图像压缩的各种技术调查
通过学习的量化表和马尔科夫分层变化自动编码器构建的统一有损和无损 JPEG 重新压缩框架,在接近上界的比特率下可以实现任意低的失真。据我们所知,这是填补 JPEG 图像损失和无损重压缩之间差距的第一个学习方法。
Dec, 2023
利用经典和深度学习的图像压缩方法对基于深度学习的图像处理模型进行分析并比较,表明深度学习的压缩技术在 2D 情况下在保持预测准确性的同时显著优于传统方法,并对图像压缩对下游深度学习图像分析模型的影响进行评估。
Nov, 2023
基于空间结构和二值图像的模式,本研究提出了一种具有低复杂度和性能保证的无损图像压缩方案,通过学习字典从二值图像中编码,取得了比传统方法、学习方法和专用方案更好的压缩性能。
Jun, 2024
深度学习算法在提高人类任务自动化能力方面发挥了重要作用,然而,这些模型性能的巨大提升与其日益复杂性高度相关,限制了它们在以人为本的应用中的实用性,而这些应用通常部署在资源受限的设备上。因此,我们需要压缩技术来大幅减小深度学习模型的计算和内存成本,同时又能保持较高的性能。本文通过对模型压缩技术的综述,特别关注量化、知识蒸馏和修剪等方法在生物特征识别应用中的应用,从而对该领域的研究现状进行了系统化总结。我们对这些技术的比较价值进行了关键分析,着重讨论了它们的优点和缺点,并提出了进一步研究方向的建议,以改进当前的方法。此外,我们还讨论和分析了模型偏见与模型压缩之间的联系,强调了未来的研究需要将压缩技术引向模型公平性的方向。
Jan, 2024
本文研究图像压缩对图像分类、目标检测及语义分割等三种视觉识别任务准确性的影响。研究采用传统编解码器及最新的神经压缩方法进行实验,探究压缩比从 0.1 到 2bpp 下的识别准确度。实验发现,在强压缩下,三个任务的识别准确度都会受到显著影响。通过在压缩的训练图像上对识别模型进行微调,可以从一定程度上恢复性能损失。
Apr, 2023