Abstract-Under de senaste åren har tekniken för bild- och videokodning avancerat med stormsteg. Men på grund av populariseringen av bild-och video förvärvsenheter, tillväxthastigheten för bild-och videodata är långt bortom förbättringen av kompressionsförhållandet. I synnerhet har det varit allmänt erkänt att det finns ökande utmaningar att fortsätta ytterligare kodning prestandaförbättringar inom den traditionella hybrid kodning ram. Deep convolution neural network (CNN) som gör neural network resurge under de senaste åren och har uppnått stor framgång inom både artificiella intelligenta och signalbehandling fält, ger också en ny och lovande lösning för bild- och videokomprimering. I detta dokument ger vi en systematisk, omfattande och uppdaterad granskning av neurala nätverksbaserade bild- och videokomprimeringstekniker. Utvecklingen och utvecklingen av neurala nätverk baserade komprimeringsmetoder introduceras för bilder respektive video. Mer specifikt presenteras och diskuteras de banbrytande teknikerna för videokodning genom att utnyttja djupinlärning och HEVC-ramverk, som väsentligt främjar den senaste tekniken för videokodning. Dessutom ses end-to-end bild- och videokodningsramar baserade på neurala nätverk också över, vilket avslöjar intressanta utforskningar på nästa generations bild- och videokodningsramar/standarder. De mest betydelsefulla forskningsarbetena kring bild- och videokodningsrelaterade ämnen med hjälp av neurala nätverk lyfts fram, och framtida trender föreställs också. I synnerhet den gemensamma kompressionen på semantisk och visuell information utforskas preliminärt för att formulera hög effektivitet signal representation struktur för både mänsklig vision och maskinseende, som är de två dominerande signalreceptorn i åldern av artificiell intelligens.
År 2019, Ma Siwei et al. sammanfattade och analyserade bild- och videokomprimeringstekniker baserade på djupt lärande REF.
Image and Video Compression with Neural Networks: A Review
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}