Abstract-förlorade bildkomprimeringsalgoritmer används genomträngligt för att minska storleken på bilder som överförs över webben och registreras på datalagringsmedier. Vi betalar dock för deras höga komprimeringshastighet med visuella artefakter som försämrar användarupplevelsen. Djupa konvolutionella neurala nätverk har blivit ett utbrett verktyg för att hantera hög nivå datorseende uppgifter mycket framgångsrikt. Nyligen har de hittat sin väg in i områden med låg nivå datorseende och bildbehandling för att lösa regressionsproblem mestadels med relativt grunda nätverk. Vi presenterar en ny 12-lagers djup convolutional nätverk för bildkomprimering artefakt undertryckande med hierarkiska hoppa anslutningar och en multi-skal förlust funktion. Vi uppnår en boost på upp till 1,79 dB i PSNR över vanlig JPEG och en förbättring på upp till 0,36 dB jämfört med det bästa tidigare ConvNet-resultatet. Vi visar att ett nätverk som utbildats för en specifik kvalitetsfaktor (QF) är motståndskraftigt mot den QF som används för att komprimera det ingångsbild-ett enda nätverk som utbildats för QF 60 ger en PSNR-vinst på mer än 1,5 dB över det breda QF-intervallet från 40 till 76.
Cavigelli m.fl. REF utvecklade en djup kompression artefakter minskning nätverk med en multi-scale förlust funktion.
CAS-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Image Compression Artifact Suppression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}