CVPRApr, 2022
用于学习图像压缩的身份保持损失
Identity Preserving Loss for Learned Image Compression
Jiuhong Xiao, Lavisha Aggarwal, Prithviraj Banerjee, Manoj Aggarwal, Gerard Medioni
TL;DR提出了一种端到端的图像压缩框架,通过学习特定于领域的特征来实现比标准 HEVC / JPEG 压缩技术更高的压缩比,同时保持下游任务(例如识别)的准确性,该框架适用于嵌入式设备和云计算领域,并在面部识别领域的数据集上获得较好表现。