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本文提出了一种优化非线性变换编码速率失真性能的框架,结合可微分变换与感知度量,研究速率、失真与感知之间的权衡,建立了理论优化的训练框架,并通过实验验证其优越性。同时,探讨了多元高斯源的率失真感知函数及其在信息理论中的应用。

高斯率失真感知编码与熵约束标量量化

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-04T00:00:00Z

本文提出了一种通用框架,优化非线性变换编码的速率失真性能,结合可微分的分析和感知度量。研究了速率、失真与感知之间的权衡,并利用生成对抗网络实现最低均方误差畸变。实验结果表明该框架在感知质量和重建保真度方面具有优越性。

基于$f$-散度感知约束的率失真感知函数计算的交替最小化方案

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-27T00:00:00Z
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