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通过基于激活的置信度校准和引导解码增强语言模型的真实性
在本文中，我们首先提出一种基于激活的校准方法 ActCab，它在语言模型的最后一层激活上训练一个线性层，能更好地捕捉知识的表征。在 ActCab 的基础上，我们进一步提出了一种以置信度为指导的解码策略 CoDec，以从语言模型中得到置信度高
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15 days ago
通过条件扩散解码器增强学习图像编解码器的速率失真感知灵活性
通过使用条件扩散模型，本文展示了它作为解码器时在生成式压缩任务中的良好结果，同时通过采样方法，它们还允许在解码器端基于压缩表示创建新的失真和感知之间的权衡点。
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4 months ago
MM
学习的点云压缩用于分类
基于 PointNet 的新型点云编解码器，在机器任务分类中实现了更好的速率 - 准确性平衡，相对于非专用编解码器在 ModelNet40 数据集上达到了 94% 的降低 BD 比特率。对于低资源终端设备，我们提出了两种轻量级编码器配置，在
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a year ago
学习压缩图像时去噪的重要性
本文提出在训练编解码器时明确地学习图像去噪任务，通过监督编解码器的噪声 - 干净图像对，得出训练多种噪声水平图像组成的混合模型效果最佳，能在压缩、去噪任务中优于一组去噪 - 压缩模型。
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a year ago
CVPR
DPICT：使用三层平面的深度渐进式图像压缩
本文介绍了一种基于深度学习的图像压缩算法 DPICT, 支持精细的渐进式扩展和率失真优先级信息传输，证实了其在传输方面的出色表现。
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3 years ago
图像插值在视频压缩中的应用
本文提出了一种基于端到端深度学习编解码器的视频压缩算法，它利用图像差值技术，通过对 H.261、MPEG-4 Part 2 等编解码器的优化，性能表现与 H.264 相当。
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6 years ago
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