FAst and energy efficient Learned image and video CompresiON

Projektinformationen

FALCON

ID Finanzhilfevereinbarung: 101022466

DOI

10.3030/101022466

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 17 März 2021

Startdatum 1 März 2022

Enddatum 29 Februar 2024

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 190 680,96

EU-Beitrag

€ 190 680,96

Koordiniert durch

TAMPEREEN KORKEAKOULUSAATIO SR
Finland

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (2)

Lightweight Multitask Learning for Robust JND Prediction using Latent Space and Reconstructed Frames

Autoren: Sanaz Nami, Farhad Pakdaman, Mahmoud Reza Hashemi, Shervin Shirmohammadi, Moncef Gabbouj
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Ausgabe Early Access, 2024, Seite(n) 1-14, ISSN 1051-8215
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tcsvt.2024.3389988

MAMIQA: No-Reference Image Quality Assessment Based on Multiscale Attention Mechanism With Natural Scene Statistics

Autoren: Li Yu; Junyang Li; Farhad Pakdaman; Miaogen Ling; Moncef Gabbouj
Veröffentlicht in: IEEE Signal Processing Letters, Ausgabe 30, 2023, Seite(n) 588-592, ISSN 1558-2361
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/lsp.2023.3276645

Conference proceedings (5)

NCOD: Near-Optimum Video Compression for Object Detection

Autoren: Ardavan Elahi, Ali Falahati, Farhad Pakdaman, Mehdi Modarressi, Moncef Gabbouj
Veröffentlicht in: IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Ausgabe 2023, 2023, Seite(n) 1-5
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/iscas46773.2023.10182205

MTJND: Multi-Task Deep Learning Framework for Improved JND Prediction

Autoren: Sanaz Nami, Farhad Pakdaman, Mahmoud Reza Hashemi, Shervin Shirmohammadi, Moncef Gabbouj
Veröffentlicht in: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Ausgabe 2023, 2023, Seite(n) 1245-1249
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/icip49359.2023.10222099

Panoramic Image Inpainting with Gated Convolution and Contextual Reconstruction Loss

Autoren: Li Yu, Yanjun Gao, Farhad Pakdaman, Moncef Gabbouj
Veröffentlicht in: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Ausgabe 2024, 2024, Seite(n) 4255-4259
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/icassp48485.2024.10446469

Comprehensive Complexity Assessment of Emerging Learned Image Compression on CPU and GPU

Autoren: Farhad Pakdaman, Moncef Gabbouj
Veröffentlicht in: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Ausgabe 2023, 2023, Seite(n) 1-3
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/icassp49357.2023.10096046

Efficient Bitrate Ladder Construction using Transfer Learning and Spatio-Temporal Features

Autoren: Ali Falahati, Mohammad Karim Safavi, Ardavan Elahi, Farhad Pakdaman, Moncef Gabbouj
Veröffentlicht in: 13th Iranian/3rd International Conference on Machine Vision and Image Processing Conference (MVIP), Ausgabe 2024, 2024, Seite(n) 1-7
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/mvip62238.2024.10491154

Other (4)

Channel-wise Feature Decorrelation for Enhanced Learned Image Compression

Autoren: Farhad Pakdaman, Moncef Gabbouj
Veröffentlicht in: arXiv preprint, Ausgabe 2024, 2024
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2403.10936

Joint End-to-End Image Compression and Denoising: Leveraging Contrastive Learning and Multi-Scale Self-ONNs

Autoren: Yuxin Xie, Li Yu, Farhad Pakdaman, Moncef Gabbouj
Veröffentlicht in: arXiv preprint, Ausgabe 2024, 2024
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2402.05582

Perceptual Learned Image Compression via End-to-End JND-Based Optimization

Autoren: Farhad Pakdaman, Sanaz Nami, Moncef Gabbouj
Veröffentlicht in: arXiv preprint, Ausgabe 2024, 2024
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2402.02836

Pixel-Wise Color Constancy via Smoothness Techniques in Multi-Illuminant Scenes

Autoren: Umut Cem Entok, Firas Laakom, Farhad Pakdaman, Moncef Gabbouj
Veröffentlicht in: arXiv preprint, Ausgabe 2024, 2024
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2402.02922