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位相のみホログラム圧縮の学習モデル評価

(Assessing Learned Models for Phase-only Hologram Compression)

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潜在表現を利用します。INRは軽量で特定の画像に対して高精度に最適化でき、VAEは大量画像から一般的な圧縮ルールを学ぶイメージです。

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
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