AI-based video compression for emerging technologies

Projektinformationen

AISTREAM

ID Finanzhilfevereinbarung: 965502

DOI

10.3030/965502

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 24 November 2020

Startdatum 1 Januar 2021

Enddatum 31 Dezember 2022

Finanziert unter

• Horizon 2020 Framework Programme

Gesamtkosten

€ 4 139 897,50

EU-Beitrag

€ 2 999 928,00

Koordiniert durch

TECHNISCHE UNIVERSITAET WIEN
Austria

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.

Leistungen

Documents, reports (1)

Open-source License for Container

Opensource license for our AIbased streaming container

Other (1)

Conference Presentations

Deep Render and TU Wien to attend CVPR Conference (or similar) in 2021 and 2022, present in both years.

Veröffentlichungen

Conference proceedings (6)

Impact of Learned Domain Specific Compression on Satellite Image Object Classification

Autoren: Alexander Bayerl, Manuel Keglevic, Matthias Woedlinger, Robert Sablatnig
Veröffentlicht in: Proceedings of the 26th Computer Vision Winter Workshop (CVWW 2023), Ausgabe 26th, 2023
Herausgeber: CEUR Workshop Proceedings

Learned Lossy Image Compression for Volumetric Medical Data

Autoren: Jan Kotera, Matthias Woedlinger, Manuel Keglevic
Veröffentlicht in: Proceedings of the 26th Computer Vision Winter Workshop (CVWW 2023), Ausgabe 26th, 2023
Herausgeber: CEUR Workshop Proceedings

Conditional Image Generation with Score-Based Diffusion Models

Autoren: Georgios Batzolis, Jan Stanczuk, Carola-Bibiane Schönlieb, Christian Etmann
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: arXiv (for now, under conference submission)
DOI: 10.48550/arxiv.2111.13606

Perceptually-Guided Lossy Image Compression

Autoren: Alexander Lytchier, Jan Xu, Christopher Finlay, Ciro Cursio, Vira Koshkina, Christian Besenbruch, Arsalan Zafar
Veröffentlicht in: 4th Challenge on Learned Image Compression, 2021, 2021
Herausgeber: CVPR - CLIC 2021

SASIC: Stereo Image Compression With Latent Shifts and Stereo Attention

Autoren: Wödlinger, Matthias and Kotera, Jan and Xu, Jan and Sablatnig, Robert
Veröffentlicht in: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Ausgabe 2022, 2022, Seite(n) 661--670
Herausgeber: IEEE

Three Gaps for Quantisation in Learned Image Compression

Autoren: Shi Pan, Christopher Finlay, Christian Besenbruch, William Knottenbelt
Veröffentlicht in: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2021., 2021, Seite(n) 720-726
Herausgeber: CVF - Computer Vision Foundation