Detta papper visar att det är möjligt att träna stora och djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) för JPEG-komprimering artefakter minskning, och att sådana nätverk kan ge betydligt bättre återuppbyggnad kvalitet jämfört med tidigare använda mindre nätverk samt till alla andra state-of-the-art metoder. Vi kunde träna nätverk med 8 lager i ett steg och på relativt kort tid genom att kombinera resterande lärande, hoppa över arkitektur och symmetrisk vikt initialisering. Vi ger ytterligare insikter i convolution nätverk för JPEG artefakt minskning genom att utvärdera tre olika mål, generalisering med avseende på utbildning datauppsättning storlek, och generalisering med avseende på JPEG kvalitetsnivå.
Det förbättrades av Svoboda et al. REF som kombinerade resterande inlärning och symmetrisk vikt initialisering.
Compression Artifacts Removal Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}