Denna studie presenterar en ny förlustbild komprimeringsmetod som använder de multi-skal funktioner naturliga bilder. Vår modell består av två nätverk: multi-scale lossy autoencoder och parallell multi-scale förlustfri coder. Den flerskaliga förlust autoencoder extraherar flerskaliga bildfunktioner till kvantiserade variabler och den parallella flerskaliga förlustfria kodaren möjliggör snabb och korrekt förlustfri kodning av de kvantiserade variablerna via kodning/avkodning av variablerna parallellt. Vår föreslagna modell uppnår jämförbar prestanda med den toppmoderna modellen på Kodak- och RAISE-1k-datauppsättningsbilder, och den kodar för en PNG-bild i storlek 768 × 512 på 70 ms med en enda GPU och en enda CPU-process och avkodar den till en högupplöst bild på cirka 200 ms.
I REF Nakanishi et al. föreslå en modell bestående av två nätverk, en förlustfri autoencoder som kodar flerskaliga funktioner i bilden och en parallell flerskalig förlustfri kodare.
Neural Multi-scale Image Compression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}