ICCVAug, 2019

通过码率失真自编码器实现视频压缩

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TL;DR本文提出了一种基于深度生成模型的视频压缩方法，采用三维自编码器和自回归先验以最小化速率失真损失，实现编码效果优于现有的基于运动补偿或插值的视频压缩网络，并且在设计选择和压缩技术方面进行了系统评估和扩展，包括语义压缩、自适应压缩和多模态压缩，以便在非标准成像传感器捕获的多个模态数据上实现联合压缩。
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发现论文，激发创造
  • 反馈循环自编码器视频压缩

    本研究提出了一种新的基于已有组件的网络结构用于快速学习视频压缩，针对现有方法的图形概率模型进行了分析并指出了实验评估中观察到的时间一致性和颜色偏移的问题，并提出了解决这些问题的方向。

    Apr, 2020

  • 神经网络视频压缩的分层自回归建模

    本文通过将自回归生成模型与有损视频压缩任务联系起来，提出了一种基于机器学习的视频压缩方法。大规模视频数据的全面评估表明，在视频数据的压缩比率及失真质量上，该方法优于传统的基于机器学习和基于传统技术的方法。

    Oct, 2020

  • 深度生成式视频压缩

    文章提出了一种基于深度生成模型和序列数据的变分自编码器模型，用于视频压缩，经测试取得了竞争性的压缩效果。

    Oct, 2018

  • 用于学习图像压缩的通道方向自回归熵模型

    本研究介绍了两种增强技术：通道调节和潜在残差预测，提出了比现有上下文自适应模型更好的网络架构，该模型在最小化串行处理、保持数据完整性等方面都性能更优，在 Kodak 和 Tecnick 图像集上的平均速率提高了 6.7% 和 11.4%。在低比特率下，本研究的模型可使速率提高 18%，比像 BPG 这样的手工工程编解码器提高 25%。

    Jul, 2020

  • 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

  • 深度图像压缩的条件概率模型

    本研究提出了一种基于 3D-CNN 的条件概率模型方法，用于直接建模图像自动编码器隐层表示的熵，从而控制重构误差和信息熵之间的平衡关系，该方法在 MS-SSIM 能力测试中表现优异，成为一种最新的图像压缩系统。

    Jan, 2018

  • 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

  • 基于深度卷积自编码器的有损图像压缩

    本文提出了一种基于深度学习的图像压缩架构，利用卷积自编码器的优势达到了更高的编码效率，并利用主成分分析来产生一个更加能量紧凑的表示，实验结果表明，该方法相对于传统的图像编码算法在 Kodak 图像数据库上获得了 13.7％的 BD 速率降低，而且与 JPEG2000 具有类似的复杂度。

    Apr, 2018

  • 面向鲁棒性无监督时间序列异常检测的有损压缩

    本文提出了一种新的损失因果时间卷积神经网络自编码器来进行异常检测，其使用速率 - 失真损失和熵瓶颈来学习压缩编码的潜在表示，有助于实现更实际的无监督异常检测方案。

    Dec, 2022

  • 带有尺度超先验的变分图像压缩

    本研究论文提出并验证了一种使用基于变分自编码器的可端到端训练模型的图像压缩方法，其中使用了超先验来有效地捕获潜在表示中的空间依赖关系，证明该模型在使用 MS-SSIM 指标度量视觉质量时具有最先进的图像压缩性能，并提供了不同失真度指标的不同训练模型之间的定性比较。

    Feb, 2018