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JPEGを超える画像圧縮を人工知能で実現、Googleが手法を開発

2016/08/26

Katherine Noyes IDG News Service

 小さいことはいいことだ。それが何にも増して言えるのは、メディアファイルに関してである。圧縮した画像の方が、伝送や保存にかかる負担はずっと小さい。そうした中、米Googleの研究チームは、ニューラルネットワークを使って、JPEGを超える画像圧縮を実現しようとしている。

Credit: Google

 研究チームはまず、Webから1280×720の画像600万枚をランダムに抽出し、重なり合わない32×32のタイルに分割したうえで、その中でも圧縮率が特に低い100枚のタイルに的を絞った。圧縮がとりわけ困難なデータでの成果を高めることに焦点を当てれば、残りの部分には難なく対応できるはずだというのが基本的な狙いである。

 そのうえで研究チームは、Googleが2015年にオープンソース化した機械学習システム「TensorFlow」を使って、実験的なニューラルネットワークのアーキテクチャーに対して100万ステップの学習を行い、そこから得た技術的な指標に基づいて、どの学習モデルで最善の圧縮結果が得られるかを探った。

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