Det har länge ansetts vara ett betydande problem att förbättra den visuella kvaliteten på förlustbild och videokomprimering. Den senaste tidens framsteg när det gäller datorkraft och tillgången till stora utbildningsdata har ökat intresset för att tillämpa djupinlärningssystem för att ta itu med bildigenkänning och bildbehandling. Här presenterar vi en kraftfull Cnn skräddarsydd för den specifika uppgiften att semantisk bild förståelse för att uppnå högre visuell kvalitet i förlustkompression. En blygsam ökning av komplexiteten ingår i kodaren som gör det möjligt att använda en standard, off-the-shelf jpeg dekoder. Medan jpeg-kodning kan optimeras för generiska bilder, processen är i slutändan omedveten om det specifika innehållet i bilden som ska komprimeras. Vår teknik gör jpeg innehåll-medveten genom att utforma och utbilda en modell för att identifiera flera semantiska regioner i en given bild. Till skillnad från objektdetekteringstekniker, kräver vår modell inte märkning av objektpositioner och kan identifiera objekt i ett enda pass. Vi presenterar en ny Cnn arkitektur riktad specifikt till bildkomprimering, som genererar en karta som belyser semantiskt-salienta regioner så att de kan kodas med högre kvalitet jämfört med bakgrundsregioner. Genom att lägga till en komplett uppsättning funktioner för varje klass, och sedan ta en tröskel över summan av alla funktionsaktiveringar, skapar vi en karta som belyser semantiskt-salienta regioner så att de kan kodas till en bättre kvalitet jämfört med bakgrundsregioner. Experiment presenteras på Kodak PhotoCD dataset och MIT Saliency Benchmark dataset, där vår algoritm uppnår högre visuell kvalitet för samma komprimerade storlek samtidigt som PSNR bevaras. 1 1 Kod för modellen finns på https://github.com/iamaaditya/image-compression-cnn 2017 Data Compression Conference
Prakash m.fl. REF föreslog en ny CNN-arkitektur speciellt för bildkomprimering, som genererar en etikettkarta som belyser semantiskt kommenterade områden.
Semantic Perceptual Image Compression Using Deep Convolution Networks
{'venue': '2017 Data Compression Conference (DCC)', 'journal': '2017 Data Compression Conference (DCC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}