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面向诊断的高效传统学习医学图像压缩
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种基于深度语义分割的分层图像压缩框架，可在广泛比特率中优于其他编解码器，适用于图像搜索和基于对象的自适应图像压缩等多项任务。
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关键要点
- 提出了一种基于深度语义分割的分层图像压缩框架（DSSLIC）。
- 该框架将输入图像的语义分割映射编码为比特流的基本层。
- 生成编码为第一个增强层的输入图像的紧凑表示，获得图像的粗略重构。
- 额外编码与输入图像的差值作为另一种增强层。
- 在广泛比特率中，该框架在PSNR和MS-SSIM指标方面优于H.265/HEVC-based BPG和其他编解码器。
- 适用于图像搜索和基于对象的自适应图像压缩等多项任务。
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