Detta papper presenterar en uppsättning full upplösning förlustbild komprimeringsmetoder baserade på neurala nätverk. Var och en av de arkitekturer som vi beskriver kan ge variabla komprimeringshastigheter under utbyggnaden utan att kräva omskolning av nätverket: varje nätverk behöver bara utbildas en gång. Alla våra arkitekturer består av ett återkommande neuralt nätverk (RNN)-baserad kodare och dekoder, en binarizer, och ett neuralt nätverk för entropikodning. Vi jämför RNN-typer (LSTM, associative LSTM) och introducerar en ny hybrid av GRU och ResNet. Vi studerar också "one-shot" kontra additive rekonstruktion arkitekturer och introducerar en ny skalad-additive ram. Vi jämför med tidigare arbete, visar förbättringar på 4,3%-8,8% AUC (area under hastighetsförvrängningskurvan), beroende på den perceptuella metriska används. Så vitt vi vet, är detta den första neurala nätverk arkitektur som kan överträffa JPEG vid bildkomprimering över de flesta bithastigheter på hastighets-förvrängning kurvan på Kodak dataset bilder, med och utan hjälp av entropi kodning.
I REF Toderici m.fl. publicerade en metod för bildkomprimering med hjälp av Recurrent Neural Networks (RNN).
Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}