Vi presenterar en maskininlärning-baserat tillvägagångssätt för förlust bildkomprimering som överträffar alla befintliga codecs, medan kör i realtid. Vår algoritm producerar vanligtvis filer 2,5 gånger mindre än JPEG och JPEG 2000, 2 gånger mindre än WebP, och 1,7 gånger mindre än BPG på datauppsättningar av generiska bilder över alla kvalitetsnivåer. Samtidigt är vår codec utformad för att vara lätt och utplaceringsbar: till exempel kan den koda eller avkoda Kodak-datasetet i cirka 10 ms per bild på GPU. Vår arkitektur är en autoencoder med pyramidanalys, en adaptiv kodmodul och legalisering av den förväntade kodlängden. Vi kompletterar också vår strategi med kontradiktorisk utbildning specialiserad på användning i en kompressionsinställning: Detta gör det möjligt för oss att producera visuellt tilltalande rekonstruktioner för mycket låga bitrates.
Rippel och Bourdevs metod REF innehåller en autoencoder med pyramidanalys och kompletterar deras tillvägagångssätt med kontradiktorisk träning.
Real-Time Adaptive Image Compression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}