Vi presenterar ett lärt bildkompressionssystem baserat på GAN, som arbetar på extremt låga bithastigheter. Vårt föreslagna ramverk kombinerar en kodare, dekoder/generator och en multi-scale discriminator, som vi tränar gemensamt för ett generativt inlärt komprimeringsmål. Modellen syntetiserar detaljer som den inte har råd att lagra, få visuellt tilltalande resultat på bitrates där tidigare metoder misslyckas och visar starka artefakter. Dessutom, om en semantisk etikettkarta över den ursprungliga bilden finns tillgänglig, kan vår metod helt syntetisera oviktiga regioner i den avkodade bilden som gator och träd från etikettkartan, proportionellt minska lagringskostnaden. En användarstudie bekräftar att för låga bithastigheter är vår strategi att föredra framför toppmoderna metoder, även när de använder mer än dubbla bitar.
Agustsson m.fl. REF föreslår en multi-scale discriminator i ett generativt kontraarialt nätverk (GAN) för låg-bitrate kompression.
Generative Adversarial Networks for Extreme Learned Image Compression
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}