Vi föreslår en ny strategi för problemet med att optimera autokodare för förlustbildkompression. Nya medieformat, ändrad hårdvaruteknik samt olika krav och innehållstyper skapar ett behov av komprimeringsalgoritmer som är mer flexibla än befintliga codecs. Autoencoders har potential att ta itu med detta behov, men är svåra att optimera direkt på grund av den inneboende icke-differentiabilty av komprimeringsförlusten. Vi visar här att minimala förändringar av förlusten är tillräckliga för att träna djupa autokodare konkurrenskraftiga med JPEG 2000 och överträffa nyligen föreslagna strategier baserade på RNN. Vårt nätverk är dessutom beräkningseffektivt tack vare en subpixelarkitektur, vilket gör den lämplig för högupplösta bilder. Detta är i motsats till tidigare arbete på autokodrar för komprimering med hjälp av grövre approximationer, grundare arkitekturer, beräkning dyrt metoder, eller med fokus på små bilder.
Autoencoders har också potential att ta itu med det ökande behovet av flexibla förlust komprimeringsalgoritmer REF.
Lossy Image Compression with Compressive Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}