학습된 코덱은 전통적인 하드코딩 방식에 비해 인간의 시각 시스템에 직접 최적화될 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 잠재력에도 불구하고, 실용적이면서도 지각적인 이미지 코덱은 아직 제안되지 않았습니다. 본 연구에서는 이러한 격차를 해소하기 위해 실용적인 학습 이미지 코덱 설계에 영향을 미치는 주요 모델링 선택을 종합적으로 연구합니다. 우리는 지각적 품질과 실행 시간을 동시에 최적화하는 여러 새로운 기술을 포함한 실험을 진행합니다. 이 연구는 성능을 고려한 신경망 접근 방식을 통해 진행됩니다.

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