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ASC：深度神经网络自适应尺度特征图压缩
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最近，研究发现基于神经网络的图像压缩方法在空间可扩展性方面表现出色。本文提出了一种名为COMPASS的新型基于NN的空间可扩展图像压缩方法，支持任意尺度的可扩展性。实验结果显示，与其他方法相比，COMPASS在各种比例因子下有较高的BD率提升和编码效率。
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关键要点
- 基于神经网络的图像压缩研究取得积极进展，性能优于传统方法。
- 大部分研究集中在非可扩展图像压缩，空间可扩展图像压缩关注较少。
- 提出了一种名为COMPASS的新型基于NN的空间可扩展图像压缩方法，支持任意尺度的可扩展性。
- COMPASS方法具有灵活的结构，可以在推断期间任意确定层数及比例因子。
- 采用LIFF层间任意比例预测方法，减少相邻层之间的空间冗余。
- 提出综合RD损失函数以有效训练多层。
- 实验结果显示COMPASS在各种比例因子下相较于SHVC和其他先进方法有显著的BD率提升。
- COMPASS在各种比例因子下显示出更好的编码效率。
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