研究员为360°图像传输提出减少无线传输通信开销的神经网络框架
减少无线传输的通信开销
（映维网Nweon 2024年12月03日）对于VR，360度图像在实现沉浸式体验和提供全景视图方面发挥着关键作用。然而，360度图像产生的海量数据对网络存储和带宽提出了挑战。针对这个问题，澳大利亚新南威尔士大学团队提出了一种基于激活图的矢量量化（AM-VQ）框架，以减少无线传输的通信开销。
所提出的AM-VQ方案使用深度神经网络和向量量化来提取和压缩语义特征。其中，AM-VQ框架利用激活图自适应量化语义特征，减少了量化操作带来的数据失真。为了进一步提高360度图像的重建质量，团队结合了生成式对抗网络鉴别器的对抗训练。
数值结果表明，所提出的AM-VQ方案比现有基于深度学习的编码方案和传统的编码方案具有更好的性能。
360度图像是一种新兴的媒体格式，可以提供不同场景的全景视图。这种格式允许用户从不同的角度探索环境，从而实现全面的视觉体验。
在VR应用中，360度图像和视频是主要的内容来源。与传统的平面图像相比，360度图像包含的内容量要大得多，而这在网络存储和带宽方面带来了一系列挑战。由于它们的大小和复杂性，相关图像需要更高效的存储和网络带宽解决方案。
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