신경망 기반의 점진적 이미지 코딩(PIC) 연구는 단일 비트스트림으로 다양한 품질의 이미지를 압축하여 비트스트림 활용의 다양성을 높이고 시뮬캐스트 압축에 비해 높은 압축 효율을 제공하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 각 양자화 레이어에 대해 학습된 양자화 스텝 사이즈를 활용하고, 필수 표현 요소만 압축하는 선택적 압축을 통합하는 신경망 기반의 점진적 코딩 방법을 제안한다. 기존 방법보다 압축 효율을 향상시키고, 디코딩 시간과 모델 크기를 줄였다.
