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基于理论边界导向的分层 VAE 神经图像编解码器
基于理论边界指导的分层变分自动编码器 (BG-VAE) 通过引导神经图像编解码器 (NIC) 模型,利用率失真理论上边界来提升性能。通过实验证明,BG-VAE 在考虑率失真性能和计算复杂度时优于现有方法。
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3 months ago
神经图像压缩中的速率 - 失真 - 复杂性优化探索
本文通过量化解码复杂度作为优化目标,系统研究了神经图像编解码器的速率 - 失真 - 复杂度(RDC)优化,并设计了一个可变复杂度的神经编解码器,支持精细的复杂度调整,展示了 RDC 优化在神经图像编解码器中的可行性和灵活性。
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a year ago
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