[논문리뷰] LiVeAction: a Lightweight, Versatile, and Asymmetric Neural Codec Design for Real-time Operation본 논문은 현대의 고해상도 데이터 생성 센서 환경에서 발생하는 대역폭 및 전력 제약을 해결하기 위한 효율적인 신경망 코덱의 필요성을 다룬다. 기존의 상용 코덱(JPEG, MPEG)은 인간 지각에 최적화되어 있어 머신 퍼셉션 작업이나 비전통적 모달리티(공간 오디오, 하이퍼스펙트럴 등)에는 부적합하다.#Review#Neural Compression#Real-time#Asymmetric Autoencoder#Finite Scalar Quantization#Rate-Distortion2026년 5월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Nacrith: Neural Lossless Compression via Ensemble Context Modeling and High-Precision CDF Coding본 논문은 135M 파라미터 트랜스포머 언어 모델 (SmolLM2-135M) 과 경량 온라인 예측기 앙상블을 활용하여 자연어 텍스트에 대한 손실 없는 압축 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Lossless Compression#Neural Compression#Language Models#Arithmetic Coding#Context Mixing#Ensemble Prediction#CDF Quantization#GPU Acceleration2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TED-4DGS: Temporally Activated and Embedding-based Deformation for 4DGS Compression동적 3D Gaussian Splatting (4DGS) 표현을 위한 시간적으로 활성화되고 임베딩 기반의 변형(deformation) 스키마 를 개발하여, rate-distortion 최적화 압축 을 달성하는 것이 목표입니다.#Review#4D Gaussian Splatting#Dynamic Scene Compression#Rate-Distortion Optimization#Temporal Activation#Embedding-based Deformation#Neural Compression#3D Gaussian Splatting2025년 12월 10일댓글 수 로딩 중