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Darryl J. Colvin先生-Jpeo -Cbrnd
Colvin先生是陆军收购团的成员，并获得了计划管理，国际计划管理以及系统规划，研究，开发和工程学 - 科学与技术职业领域的III级认证。Colvin先生获得了科罗拉多州矿业学院的冶金工程学理学硕士学位，并获得了密苏里大学Rolla大学的矿业工程学士学位。Colvin先生完成了许多领导课程，包括陆军指挥和一般参谋学院和高级服务学院奖学金计划。Colvin先生完成了许多领导课程，包括陆军指挥和一般参谋学院和高级服务学院奖学金计划。
JPEG AI 范围和框架白皮书
基于学习的图像编码解决方案已经证明，它们可以实现比现有传统解决方案更好的压缩效率，即通过利用先进的机器学习工具，例如深度神经网络 [1]。具体而言，与 JPEG、JPEG 2000 和 HEVC Intra 相比，事实证明，对于某些目标比特率，基于学习的编码解决方案可以提供更好的感知质量，无论是在适当的感知客观质量指标还是主观评估分数方面 [2]。除了高压缩效率之外，基于学习的图像编码解决方案还可以毫不费力地适应图像处理和计算机视觉任务，而无需完全解码，即无需执行图像重建。这与经典图像编解码器形成对比，后者在图像处理和计算机视觉管道中使用时，需要对压缩比特流执行完全解码以获得基于像素的表示。
wg1n89059-CTQ-JPEG 基于人工智能学习的图像编码通用测试条件 1.0
将使用双刺激连续质量量表 (DSCQS) 方法，受试者并排观看原始图像和受损解码图像，并在连续量表中对两者进行评分。该量表分为五个相等的长度，与正常的 ITU-R 五点质量量表相对应，即优秀、良好、一般、较差和差。该方法需要评估每个测试图像的原始版本和受损版本。观察者不知道哪一个是参考图像，并且参考图像的位置以伪随机顺序更改。受试者通过在垂直刻度上插入标记来评估原始图像和解码图像的整体质量。垂直刻度成对打印，以适应每个测试图片的双重呈现。