Mar, 2017

适用于循环网络的引导和空间自适应比特速率的改进有损图像压缩

PDF
TL;DR本论文提出了一种基于循环卷积神经网络的有损图像压缩方法，通过像素权重损失、改进循环神经网络的结构以及自适应位分配算法，成功取得了多项实验成果优于 BPG、WebP、JPEG2000 和 JPEG 等标准方式。
lossy image compressionrecurrent convolutional neural networkspixel-wise lossspatial diffusionadaptive bit allocation
发现论文，激发创造
  • 通过端到端学习的深度图像压缩

    使用深度卷积神经网络的有损图像压缩方法，结合感知损失和对抗损失以及逐渐引入量化误差和速率约束的易到难迁移学习实现更好的速率 - 失真优化。在多个数据集中，相比于 BPG，WebP，JPEG2000 和 JPEG，平均达到了 7.81％ - 19.1％的 BD - 率降低。

    Jun, 2018

  • 利用有损压缩进行更好的无损压缩学习

    利用 BPG 算法实现了一种损耗压缩图像的方法，该方法使用卷积神经网络模型对残差进行无损编码，通过与之前的学习方法以及 PNG、WebP、JPEG2000 进行比较，实现最先进的无损全分辨率图像压缩效果。

    Mar, 2020

  • 实时自适应图像压缩

    本文提出了一种基于机器学习的图像有损压缩方法，运行实时且优于所有现有编解码器，其架构为自编码器，具备金字塔分析、自适应编码模块、期望码长的正则化等特点，并通过对抗训练以在极低比特率下提供视觉良好的重建效果。

    May, 2017

  • 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

  • 透過递归神经网络实施全解析度图像压缩

    通过神经网络构建一套高效率图像压缩方法，新架构由编码器、解码器、二值化器和熵编码神经网络组成，可变压缩比率，能在感知度量上对 JPEG 进行改善，并取得了最好的表现。

    Aug, 2016

  • 高保真生成图像压缩

    本文研究了如何将生成敌对网络与学习压缩相结合，得到一种最先进的生成有损压缩系统，并在归一化层、生成器和鉴别器架构、训练策略以及感知损失方面进行了探究。与之前的工作不同的是，我们实现了在广泛的比特率范围内视觉上令人满意的重建，并且，我们的方法可以应用于高分辨率图像。我们在定量上使用各种感知指标和用户研究来评估我们的方法，研究表明，即使使用超过 2 倍的比特率，我们的方法也优于以前的方法。

    Jun, 2020

  • 超低比特率下实现完美真实感的图像压缩

    通过使用迭代扩散模型进行解码，同时结合全局文本图像描述来提供额外的上下文，我们的模型在极低比特率下能够重建逼真的图像，其视觉质量不仅与以往方法相媲美，而且对比特率的依赖性更低。

    Oct, 2023

  • 通过深度学习和传统编解码器优化混合分层图像压缩

    本文提出一个基于深度学习和传统图像编解码器相结合的图像压缩框架并在 Kodak 和 Tecnick 数据集上进行实验，结果表明改进的分层压缩方案比现有方案和传统编解码器都表现更好，在 RGB444 中编码图像，无论在 PSNR 和 MS-SSIM 度量方面在广泛比特率范围内都有优异的表现。

    Jul, 2019

  • 基于注意力机制的图像压缩后处理卷积神经网络

    提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络用于低码率图像压缩的后处理，该后处理模块采用 MAE 和 MS-SSIM 损失训练，在 0.15 比特率下平均 PSNR 最高可达 32.10。

    May, 2019

  • 计算效率高的神经图像压缩

    通过自动网络优化技术减少神经图像压缩中解码器的计算复杂度，探索码率失真性能和运行时间性能之间的平衡，提高图像压缩的计算效率。

    Dec, 2019