@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00212265,
 author = {工藤, 忍 and 坂東, 幸浩 and 日和崎, 祐介},
 issue = {3},
 month = {Aug},
 note = {近年，学習ベースのオートエンコーダを用いた画像符号化方式が提案されており，JPEG や BPG などのハンドクラフトな方式と同等以上の符号化性能を示すことが報告されている．しかし，従来のオートエンコーダを用いた符号化方式はレート歪ベースの目的関数を用いて特定のレート歪点に対して最適化を行うため，学習したレート以外では符号化ができず，可変レートを行うためには複数のレート歪点に対してモデルを別々に用意したり，再帰的な繰り返し処理を行う必要があるなど，実用上の問題があった．本稿では， オートエンコーダに対して目標レートで条件付けると同時に符号量が目標レートとなるように潜在変数を適  応的に量子化制御することにより 1 つのモデル及び 1 回の推論処理で可変レートを実現する新しい画像符号化手法を提案する．評価実験により従来の学習ベースの可変レート手法と比較して符号化性能が向上することを示す．},
 title = {条件付きオートエンコーダを用いた\n潜在変数の適応的量子化による可変レート画像符号化手法},
 year = {2021}
}