CVPRMay, 2018

基于块优化的可变比特率神经图像压缩

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TL;DR本文介绍了一种基于块的端到端自编码器图像压缩系统，其主要贡献包括模拟二值化、多网络可变比特率、熵友好表示、推理阶段代码优化和性能优化归一化层。我们评估并展示了每个贡献的增量性能提高。
发现论文，激发创造
  • 带有条件自编码器的可变率深度图像压缩

    该论文提出了一种基于条件自编码器的新型可变速率学习图像压缩框架，在一个网络中进行可变速率图像压缩，并提供拉格朗日乘子和量化 bin 大小两个速率控制参数，实验结果表明该模型提供了更好的率失真权衡。

    Sep, 2019

  • 变长损失高密度压缩乳腺 X 线图像的全卷积模型

    使用全卷积自编码器结合算术编码实现医学影像的有损压缩，并在公开数据集上进行性能测试，最高压缩比可达 300 倍。

    May, 2018

  • 利用循环神经网络进行可变率图像压缩

    本文提出了一种基于卷积 LSTM 神经网络的可变比率图像压缩框架和架构，可以用于压缩缩略图以改善移动设备用户的体验，经测试在 32×32 的缩略图上，与 JPEG、JPEG2000 和 WebP 相比，我们的方法在相同存储大小下提供更好的视觉质量。

    Nov, 2015

  • 走向概念压缩

    通过引入一种简单的循环变分自编码器结构，我们在图像建模方面取得了显著进展，实现了割裂了关于全局概念信息和底层细节的分离，达到了无监督学习的基石之一。同时，我们通过仅存储关于图像的全局信息，实现了高质量的 ' 概念压缩 '。

    Apr, 2016

  • 基于自编码器的图像压缩算法：由 NCTU 提出的挑战方案描述

    本文提出一种利用深度学习自编码器结构进行有损图像压缩的系统，通过残差块和跳跃连接降低图像像素相关性，使用重要性映射和量化器实现比特分配和比特率控制，该自编码器和重要性网络是联合训练，目的在于满足每像素 0.15 比特的限制条件下，产生具有良好主观质量的重构图像。

    Feb, 2019

  • 可变速率图像压缩中的潜在表征选择性压缩学习

    本文提出了一种选择性压缩方法来进行基于深度学习的可变速率图像压缩，该方法通过生成 3D 重要性映射并调整该映射来确定不同目标质量水平的压缩所需的基本表示元素。实验结果表明，该方法可以获得与单独训练的参考压缩模型相当的压缩效率，并可以减少解码时间。

    Nov, 2022

  • 基于压缩自编码器的有损图像压缩

    我们提出了一种新的方法来优化自动编码器实现有损图像压缩，并通过最小的损失改变来改进了深度自动编码器的性能， 从而实现了高分辨率图像的高效和灵活压缩。

    Mar, 2017

  • 神经图像压缩的带宽有效推理

    我们提出了一种端到端可微分的带宽高效神经推理方法，通过神经数据压缩方法对激活进行压缩，可实现高达 19 倍的带宽减少和 6.21 倍的能量节省。

    Sep, 2023

  • 神经多尺度图像压缩

    该研究提出了一种新的损失图像压缩方法，利用自然图像的多尺度特征，通过自编码器和并行多尺度无损编码器提取和编码量化变量来实现快速高保真图像编解码。

    May, 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