Abstract-Deep lärande, t.ex., konvolutionella neurala nätverk (CNN), har uppnått stor framgång i bildbehandling och datorseende särskilt i hög nivå vision applikationer, såsom igenkänning och förståelse. Det används dock sällan för att lösa synproblem på låg nivå, t.ex. bildkompression som studeras i detta papper. Här tar vi ett steg framåt och föreslår en ny komprimeringsram baserad på CNN. För att uppnå högkvalitativ bildkomprimering vid låga bithastigheter integreras två CNN sömlöst i en end-to-end komprimeringsram. Den första CNN, som kallas kompakta konvolutionella neurala nätverk (ComCNN), lär sig en optimal kompakt representation från en ingångsbild, som bevarar den strukturella informationen och sedan kodas med hjälp av en bild codec (t.ex. JPEG, JPEG2000, eller BPG). Den andra CNN, som heter rekonstruktion convolutional neural network (RecCNN), används för att rekonstruera den avkodade bilden med hög kvalitet i avkodning slutet. För att få två CNNs att samarbeta effektivt utvecklar vi en enhetlig end-to-end inlärningsalgoritm för att samtidigt lära ComCNN och RecCNN, vilket underlättar en korrekt rekonstruktion av den avkodade bilden med hjälp av RecCNN. En sådan konstruktion gör också den föreslagna komprimeringsramen kompatibel med befintliga standarder för bildkodning. Experimentella resultat bekräftar att den föreslagna komprimeringsramen i hög grad överträffar flera komprimeringsramar som använder befintliga bildkodningsstandarder med den senaste avblockeringen eller denomineringen efter bearbetning.
Under 2017 föreslogs ett CNN-baserat ramverk för bildkomprimering som inkluderade två CNN-nätverk, kompakta konvolutionella neurala nätverk (ComCNN) och återuppbyggnadskonvolutionella neurala nätverk (RecCNN), som används för att koda och avkoda den ursprungliga bilden, respektive.
An End-to-End Compression Framework Based on Convolutional Neural Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}