基于 ROI 权重的学习图像压缩与比特分配
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内容提要
本文研究了生成敌对网络与学习压缩相结合的方法,得到了一种先进的生成有损压缩系统。通过在归一化层、生成器和鉴别器架构、训练策略以及感知损失方面的探究,实现了在广泛的比特率范围内视觉上令人满意的重建。研究结果表明,即使使用超过2倍的比特率,该方法仍优于以前的方法。
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关键要点
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研究生成敌对网络与学习压缩相结合的方法。
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得到一种先进的生成有损压缩系统。
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探究归一化层、生成器和鉴别器架构、训练策略及感知损失。
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实现广泛比特率范围内视觉上令人满意的重建。
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方法适用于高分辨率图像。
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使用各种感知指标和用户研究进行定量评估。
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研究结果表明,即使使用超过2倍的比特率,该方法仍优于以前的方法。
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