Mar, 2018

DeepN-JPEG：一种基于 JPEG 的深度神经网络有利的图像压缩框架

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TL;DR本研究开发了一种基于人类视觉和深层神经网络架构的图像压缩框架 DeepN-JPEG 来降低智能物联网系统中数据存储和传输开销，并通过实验证明该方法能够在保持图像识别准确性的同时，实现高达 JPEG 的 3.5 倍的压缩率，具有在基于 DNN 智能物联网系统设计中提升存储和能量效率的巨大潜力。
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发现论文，激发创造
  • 深度学习中 JPEG 压缩缺陷的分析和缓解

    本文研究了 JPEG 压缩对常见计算机视觉任务和数据集的影响，发现高度压缩会显著损害图像识别性能，进而尝试采取几种方法来缓解该损害，其中包括一种不需标签训练的基于伪影校正的新方法。

    Nov, 2020

  • 保护和疫苗接种深度学习：利用 JPEG 压缩防御入侵者

    使用 JPEG 压缩作为分类管道中的预处理步骤，可以在对抗性攻击中起到作用，通过移除高频信号成分从而消除加性扰动。我们还提出了一种基于集合的技术，该技术可以快速构建一个性能良好的 DNN 集成，通过利用 JPEG 压缩来保护模型免受多种类型的对抗性攻击，而不需要了解模型。

    May, 2017

  • 深度神经网络压缩调研：挑战，概述和解决方案

    该论文综述深度神经网络在物联网应用中的压缩技术，并将现有方法划分为五个类别，包括网络修剪、稀疏表现、位精度、知识蒸馏和杂项，并探讨每个类别的挑战和未来方向。

    Oct, 2020

  • 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

  • 基于神经网络的图像和视频压缩技术综述

    本文系统、全面地回顾了基于神经网络的图像和视频压缩技术的发展现状及未来趋势。特别是，介绍了通过深度学习和 HEVC 框架实现的先进视频编码技术，并回顾了基于神经网络的端到端图像和视频编码框架，展示了他们在生成高效率信号表示结构方面的探索和未来的研究趋势。

    Apr, 2019

  • 卷积神经网络用于 JPEG 图像：计算成本研究

    通过评估解码和传递图像的计算成本，本文提出了适用于频域的深度模型的手工制作和数据驱动技术，以降低计算复杂性和参数数量，使其与 RGB 基线模型相似，从而实现计算成本和准确性之间的更好权衡。

    Sep, 2023

  • 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

  • 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

  • DWT-CompCNN: 高吞吐量 JPEG2000 压缩文档的深度图像分类网络

    本研究提出了一种名为 DWT-CompCNN 的基于深度学习的模型，使用高通量 JPEG 2000（HTJ2K）算法压缩文档，并从中提取离散小波系数，从而在压缩域中高效准确的对文档进行分类。实验表明该模型在时间和空间上的效率更高，而且能够取得更好的分类效果。

    Jun, 2023

  • 使用深度卷积网络的语义感知图像压缩

    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。

    Dec, 2016