使用深度卷积网络的语义感知图像压缩

Dec, 2016

使用深度卷积网络的语义感知图像压缩

Semantic Perceptual Image Compression using Deep Convolution Networks

Aaditya Prakash, Nick Moran, Solomon Garber, Antonella DiLillo, James Storer

TL;DR应用深度学习的方法解决在损失图像和视频压缩中提高视觉质量的问题，通过训练一个特定的卷积神经网络，实现对图像语义的理解，并通过对每个对象训练特征的方式生成高质量的压缩图像。

Abstract

It has long been considered a significant problem to improve the visual quality of lossy image and video compression. Recent advances in computing power together with the availability of large training data sets has increased interest in the application of deep learning cnns to address

lossy compression deep learning semantic image understanding content-aware visual quality

发现论文，激发创造

深度压缩图像解码无损图像理解

该研究提出在深度神经网络图像压缩编码产生的图像压缩表示基础上直接进行图像分类、分割等理解任务，验证了这种方法可以大幅降低计算成本并保证相近的识别准确率，并且联合训练压缩网络和分类网络可以提高图像质量、分类精度和分割性能。

Mar, 2018

基于卷积神经网络的端到端压缩框架

本文提出了基于卷积神经网络的图像压缩框架，其中包括用于压缩的紧凑型 CNN 和用于重构压缩图像的重构型 CNN，开发了一种统一的端到端学习算法以有效协同两种 CNN，并与现有的图像编码标准兼容。实验结果表明，所提出的压缩框架大大优于使用现有图像编码标准的多种压缩框架。

Aug, 2017

基于深度卷积神经网络学习虚拟编解码器用于图像压缩

本研究提出一种基于卷积神经网络的端到端图像压缩框架，通过特征描述神经网络获取低维有效描述，借助标准图像编解码器进一步压缩图像后，再通过后处理神经网络消除失真和压缩留痕，最终通过虚拟编解码器神经网络通过反向传播优化整个系统。实验结果表明该方法在极低比特率下比当前现有算法性能更优。

Dec, 2017

探索压缩图像表示作为感知代理：一项研究

我们提出了一种端到端学习的图像压缩编解码器，其中分析变换与目标分类任务同时训练。该研究证实，压缩的潜在表示能够以与定制的基于深度神经网络的质量指标相媲美的准确性预测人的感知距离判断。我们进一步研究了各种神经编码器，并展示了将分析变换作为超出质量判断之外的图像任务的感知损失网络的有效性。我们的实验表明，现成的神经编码器在感知建模方面表现出色，无需额外的 VGG 网络。我们期望这项研究能够成为开发语义感知和编码高效的神经编码器的有价值参考。

Jan, 2024

面向内容的学习图像压缩

本文提出一种内容导向的图像压缩方法，该方法采用不同的策略处理不同类型的图像内容，并在实验中展现出与最先进的端到端图像压缩方法或经典方法相媲美的主观结果。

Jul, 2022

DeepSIC：深度语义图像压缩

本文提出一种名为 Deep Semantic Image Compression (DeepSIC) 的概念，提出两种新颖的架构，旨在重构压缩图像并同时生成相应的语义表示。在编码过程中，第一架构通过将一部分比特保留在压缩编码中存储语义表示进行语义分析。第二种在解码过程中使用嵌入到压缩码中的特征映射进行语义分析。通过在公开数据集上进行实验，验证本文的方法，并对所提出技术的优缺点进行了彻底分析。

Jan, 2018

利用平铺深度网络的空间自适应图像压缩

用基于深度神经网络的质量敏感位速率自适应算法取代传统神经网络的定长空间位速率压缩算法，通过切块神经网络结构实现空间上下文预测，最终量化定量（PSNR）与定性（主观评估）评价得分优于其他基准模型。

Feb, 2018

基于 CNN 编码器 - 解码器框架的压缩图像字幕生成

我们的项目旨在通过开发结合卷积神经网络（CNN）和编码 - 解码模型的自动图像字幕架构来解决图像字幕的挑战。我们还进行了性能比较，研究了多种预训练 CNN 模型的性能变化，并探索了频率正则化技术在压缩 “AlexNet” 和 “EfficientNetB0” 模型方面的整合，旨在在更节省资源的同时保持模型的有效性。

Apr, 2024

CAS-CNN：一种深度卷积神经网络用于图像压缩伪影抑制

本研究提出了一种新型的 12 层深度卷积神经网络，用于图像压缩伪影抑制，其具有分层跳过连接和多尺度损失函数。相较于普通的 JPEG，可提高高达 1.79 dB 的峰值信噪比，并且相较于先前最佳 ConvNet 结果提高高达 0.36 dB。该研究表明，训练用于特定质量因子 (QF) 的网络对于压缩输入图像所使用的 QF 是有韧性的，单个针对 QF 60 训练的网络在多种 QF 范围内 (40 至 76) 提供超过 1.5 dB 的 PSNR 增益。

Nov, 2016

极端学习图像多模态深度网络压缩

本文提出了一种文字引导图像压缩的多模态机器学习方法，通过使用文本的语义信息来引导图像压缩，以实现更好的压缩性能，包括采用图像 - 文本注意力模块和改进的多模态语义一致性损失函数。实验证明，该方法能够在极低比特率下获得较好的视觉效果，并且即使与最先进的技术相比，其性能也可以相媲美或超越。

Apr, 2023