Simon Deniffel

Ich beschäftige mich seit Januar 2024 mit lernbasierter Bildcodierung. Dabei geht es in erster Linie darum Bilder mithilfe von neuronalen Netzen zu komprimieren um die Datenrate zu reduzieren und gleichzeitig eine hohe visuelle Qualität beizubehalten. Im Genaueren untersuche ich, wie man den Kodierungsprozess abhängig vom Bildinhalt adaptiv beeinflussen kann, sodass die Kompressionsrate verbessert wird. Diese Ansätze sind unabhängig vom gewählten lernbasierten Coder und stellen eine augmentierende Technik dar.

Ich biete Abschlussarbeiten im Bereich der lernbasierten Bildcodierung an. Im Besonderen zu folgenden Themen

• Hyperparametersuche für adaptive Quantisierung
• Netzwerk-overfitting auf Einzelbildern
• Integration von neuen Architekturansätzen in JPEG AI
• Effizientes Training auf sehr kleinen Datensätzen
• Optimierung der Architektur von Entropiemodellen