Vi studerar designen av djupa arkitekturer för förlustbildkompression. Vi presenterar två arkitektoniska recept i samband med flera steg progressiva kodare och empiriskt visa sin betydelse för kompressionsprestanda. Speciellt visar vi att: a) förutsäga den ursprungliga bilddata från rester i en flerstegs progressiv arkitektur underlättar lärande och leder till förbättrad prestanda vid tillnärmning av det ursprungliga innehållet och b) lära sig inpaint (från angränsande bild pixlar) innan utföra kompression minskar mängden information som måste lagras för att uppnå en hög kvalitet approximation. Inbegripet dessa designval i en baslinje progressiv kodare ger en genomsnittlig minskning på över 60 % i filstorlek med liknande kvalitet jämfört med den ursprungliga återstående kodaren.
Baig m.fl. REF studerar designen av djupa arkitekturer för förlustbildkompression.
Learning to Inpaint for Image Compression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}