辅助编解码器网络的增强标准兼容图像压缩框架
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
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
本文提出了一种基于神经网络的编解码及任务模型的联合训练方法，用于实现远程机器任务分析的图像压缩，研究表明，进行编解码和任务网络的联合优化可以显著提高任务准确性，在训练和部署的限制下，可以选择性地进行编码器、解码器或任务网络的微调，并仍然实现高于现成解决方案的速率和准确度。
Nov, 2020
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
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
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
该研究提出了一种基于三种新技术的统一框架，包括通道关注模块、高斯混合模型和解码器侧增强模块，命名为 EDIC，可用于基于学习的图像压缩，并说明该方法优于当前所有先进的图像压缩方法，同时将解码速度提高了超过 150 倍。
Feb, 2020
本文提出了一种基于可逆神经网络（INNs）的 Invertible Encoding Network 方法来构建更好的图像空间和潜在特征空间之间的转换，并在 Kodak、CLIC 和 Tecnick 数据集上证明了该方法在高分辨率图像方面优于现有的学习图像压缩方法和压缩标准（包括 VVC (VTM 12.1)）的实验结果。
Aug, 2021
通过 Coreset 滤波器表示法，我们提出了一种 CNN 压缩算法，不需重新训练，易于实现，在量化和 Huffman 编码的支持下，训练出的网络可以在提供 AlexNet 精度的同时，内存占用只有原始 AlexNet 的 832 分之一，同时还能显著减少推理时间。此外，经过 Fine-Tune 后，这些压缩网络也能成功推广到其他领域。
Jul, 2018