Lossy kompression introducerar komplexa komprimering artefakter, särskilt de blockerande artefakter, ringande effekter och suddig. Befintliga algoritmer fokuserar antingen på att ta bort blockera artefakter och producera suddig utgång, eller återställer slipade bilder som åtföljs av ringande effekter. Inspirerad av de djupa convolutional nätverk (DCN) på super-upplösning [5], vi formulerar ett kompakt och effektivt nätverk för sömlös dämpning av olika komprimering artefakter. Vi visar också att en djupare modell effektivt kan tränas med de funktioner som lärs in i ett grunt nätverk. Efter en liknande "lätt till hård" idé undersöker vi systematiskt flera praktiska överföringsinställningar och visar på effektiviteten av överföringslärande i lågnivåseende problem. Vår metod visar överlägsen prestanda än toppmoderna både på referensdatauppsättningarna och i det verkliga användningsfallet (dvs. Twitter).
Enligt REF visar ARCNN överlägsen prestanda jämfört med de senaste konventionella metoderna.
Compression Artifacts Reduction by a Deep Convolutional Network
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}