本文提出了一种名为DeepHQ的渐进式图像压缩方法,通过学习量化步长提升压缩效率,并引入选择性压缩,仅编码必要的特征,显著减少模型参数和解码时间。
该文综述基于深度学习的可变速率图像压缩,涵盖条件自编码器、选择性压缩、变量量化控制器、软硬编码、Transformer及层次VQ-VAE等方法,通过调整量化步长或重要性映射实现多码率,率失真性能与视觉质量优于JPEG和JPEG2000。
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