compression model | BriefGPT

关键词compression model

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通过辅助损失优化编码器提高机器图像编码
通过辅助损失训练编码器以提升其识别能力和速率失真性能的一种新型学习图像编码方法，相较于传统训练方法，在物体检测和语义分割任务中分别实现了 27.7% 和 20.3% 的 Bjontegaard Delta 速率改进。
PDF5 months ago
ECRF: 基于频域优化的熵约束神经辐射场压缩
提出了一种基于频域熵建模的压缩模型，通过离散余弦变换（DCT）对特征网格进行压缩，进一步使用熵参数化技术提高稀疏性，实现轻量级压缩编解码，从而使得体积辐射场方法更易于在实际应用中使用。实验结果表明，所提出的频域熵模型在多个数据集上达到了卓越
PDF7 months ago
一种新型的非对称自编码器与离散余弦斯托克韦尔变换层结合用于齿轮传感器数据压缩
本文提出了一种信号自适应的非对称自编码器，通过引入离散余弦斯托克维尔变换层替代线性层，利用卷积的乘法特性在离散余弦斯托克维尔变换域中实施可训练滤波，应用可训练硬阈值层减少离散余弦斯托克维尔变换层中多余的数据以得到稀疏的特征映射；同时，仅需少
PDF9 months ago
CVPR使用 Transformer 进行高分辨率复杂场景合成
该论文介绍了一种基于深生成模型的图像合成方法，通过压缩和离散表示学习高频细节和纹理信息，再结合自回归转换模型生成高质量的图像。
PDF3 years ago