Jan, 2024

探索压缩图像表示作为感知代理:一项研究

TL;DR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。