Deep Neural Networks utbildade som bild auto-kodare har nyligen dykt upp som en lovande riktning för att avancera state-of-the-art i bildkomprimering. Den viktigaste utmaningen när det gäller att lära sig sådana nätverk är två: att hantera kvantifiering, och att kontrollera avvägningen mellan rekonstruktionsfel (förvrängning) och entropi (frekvens) av den latenta bildrepresentationen. I detta dokument fokuserar vi på den senare utmaningen och föreslår en ny teknik för att navigera rankningsavräkning för en bildkompression auto-encoder. Huvudidén är att direkt modellera den latenta representationens entropi med hjälp av en kontextmodell: A 3D-CNN som lär sig en villkorlig sannolikhetsmodell av den latenta fördelningen av auto-encodern. Under utbildningen använder sig auto-encodern av kontextmodellen för att uppskatta dess representations entropi, och kontextmodellen uppdateras samtidigt för att lära sig beroendena mellan symbolerna i den latenta representationen. Våra experiment visar att detta tillvägagångssätt, när det mäts i MS-SSIM, ger ett tillstånd-av-hjärta bildkompressionssystem baserat på en enkel convolutional auto-encoder.
Mentzer m.fl. REF använder också en modifierad autoencoder-arkitektur som styr avvägningen mellan komprimeringsförhållandet och distorsion genom användningskontextmodeller och crossentropiuppskattning.
Conditional Probability Models for Deep Image Compression
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}