compression performance | BriefGPT

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基于 CNN 的图像编码在人类视觉层进行后期处理
本文提出了一种将后处理方法整合到可伸缩编码方案中以提高解码图像质量的方法，并通过与传统方法的比较验证了其有效性。
PDF2 months ago
GroupedMixer: 一种基于分组的令牌混合熵模型用于学习图像压缩
提出了一种名为 GroupedMixer 的新型基于 Transformer 的熵模型，具有比以前的方法更快的编码速度和更好的压缩性能，并通过将潜在变量划分为组并使用提出的基于 Transformer 的熵模型对组进行熵编码来实现。实验结果
PDF2 months ago
CodecNeRF：快速编码和解码，紧凑而高质量的新视角合成
通过提出一种新的编码 - 解码 - 微调流程，CodecNeRF 在保持 (或改善) 图像质量的同时，在常用的 3D 对象数据集（如 ShapeNet 和 Objaverse）上实现了超过 150 倍的压缩性能和 20 倍的编码时间缩短。
PDF3 months ago
学习的基于提升的变换结构在完全可扩展和可访问的小波图像压缩中的应用探索
通过对多种神经网络与基于 lifting 的小波变换相结合的方式的特性和性能的全面研究，本文提出了一种学习到的类似小波变换，相比 JPEG 2000 在紧凑空间支持下实现了超过 25% 的比特率节省。
PDF4 months ago
灵活神经图像压缩的稳健过拟合潜在特征
神经图像压缩可以通过使用变分自动编码器和随机 Gumbel 退火来优化编码器和解码器容量，从而提高压缩性能。
PDF5 months ago
基于设计的基本单元叠加的紧凑神经网络
提出了一种新方法 TissueNet，它通过独立堆叠设计的基本构件来直接构建紧凑的神经网络，无需额外的判断条件，可以实现相当的分类准确度，同时可以节省高达 80％ FLOPs 和 89.7％参数，是一种神经网络压缩的新方法。
PDF2 years ago
使用遗传算法进行卷积神经网络的多目标剪枝
提出了一种启发式遗传算法（GA）来剪枝卷积神经网络（CNN），在错误、计算和稀疏性之间进行多目标权衡，经实验证明，GA 可以根据预定义的适应度函数自动剪枝 CNN，得到竞争性的压缩性能。
PDF5 years ago