개발_이야기/딥러닝

texture_compression

조규현15 2018. 4. 2. 00:12
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1. original 텍스쳐와 decompression된 텍스쳐의 차이는 눈으로 봤을 때 크게 없음.

2. PSNR과 SSIM으로 확인한 값은 꽤나 텍스쳐별로 변폭이 큼.

3. baseline model외에 다른 idea를 접목한 기술을 실험하고 있어 기대가 큼.


그 외 `code`라는 중간 파일의 크기가 이 실험에서 중요한 압축률을 의미하는데 이 파일이 autoencoder의 중간 layer의 tensor 크기만으로는 너무 크므로 다시한번 bit단의 encoding이 필요함. 이 사실을 나중에 이해함.


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