I detta dokument föreslår vi en ny ram för variable-rate lärd bildkomprimering med en villkorlig autoenkoder. Tidigare inlärningsbaserade bildkomprimeringsmetoder kräver oftast utbildning separata nätverk för olika komprimeringshastigheter så att de kan ge komprimerade bilder av varierande kvalitet. Däremot utbildar och distribuerar vi endast ett bildkompressionsnätverk med variabel hastighet som implementeras med en villkorlig autoenkoder. Vi tillhandahåller två parametrar för hastighetskontroll, dvs. multiplikatorn Lagrange och kvantisationsbehållarens storlek, som anges som konditioneringsvariabler för nätverket. Coarse-hastighet anpassning till ett mål utförs genom att ändra Lagrange multiplikator, medan hastigheten kan finjusteras ytterligare genom att justera bin storlek som används för att kvantifiera den kodade representationen. Våra experimentella resultat visar att det föreslagna systemet ger en bättre pris-snedvridning kompromiss än de traditionella variable-rate bildkompression codecs såsom JPEG2000 och BPG. Vår modell visar också jämförbara och ibland bättre prestanda än de toppmoderna modeller för bildkomprimering som distribuerar flera nätverk utbildade för olika hastigheter.
Choi m.fl. I REF föreslogs en ram för komprimering av bilder med variabel hastighet med en villkorlig autoenkoder, som införlivar fullt anslutna nätverk i konvolutionsenheten och justerar komprimeringsprestandan med Lagrange multiplikator.
Variable Rate Deep Image Compression With a Conditional Autoencoder
{'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', 'Engineering']}