# Super-Resolution을 이용한 무손실 이미지 압축 구현

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- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=1849](https://news.hada.io/topic?id=1849)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/1849.md](https://news.hada.io/topic/1849.md)
- Type: news
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2020-04-08T15:19:20+09:00
- Updated: 2020-04-08T15:19:20+09:00
- Original source: [github.com](https://github.com/caoscott/SReC)
- Points: 6
- Comments: 1

## Topic Body

- 딥러닝 & PyTorch를 이용한 SREC 압축 방식 논문의 구현체

- SREC : 저화질 이미지 만을 저장하고, 저화질에서 신경망을 이용해서 고해상 버전을 예측해낸 후, 예측한 이미지와 실제 고해상 이미지간의 차이점을 여러 단계로 저장해두는 방식

- 압축속도면에서는 PNG/WebP를 따라가지 못하지만, 64x64 같은 특정 사이즈에서는 훨씬 좋은 압축률을 보인다고

- 기존 딥러닝 기반 압축 알고리듬인 L3C 와 IDF 와도 비슷

## Comments



### Comment 1537

- Author: xguru
- Created: 2020-04-08T15:19:27+09:00
- Points: 2

구현 방식이 재미있어서 올려봅니다.

머신 러닝 기반의 비디오 압축 솔루션도 있네요. http://www.wave.one/video-compression