Ce projet implémente une méthode de compression d'images 360 degrés en utilisant l'apprentissage sur la sphère. Les images équirectangulaires sont d'abord samplées selon une discrétisation HEALPix de la sphère, puis une structure de voisinage est créée pour chaque pixel. Deux architectures de réseau de neurones sont mises en œuvre pour la compression : Factorized prior et scale hyperprior.