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CVPR 2025 | 学习型图像压缩中的平衡率失真优化
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-05

本文共 530 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

论文信息

题目:Balanced Rate-Distortion Optimization in Learned Image Compression

学习型图像压缩中的平衡率失真优化

作者:Yichi Zhang, Zhihao Duan, Yuning Huang, Fengqing Zhu

论文创新点

我们提出了一个创新性的平衡率失真(R-D)优化框架,将传统的单目标R-D优化转化为多目标优化(MOO)问题。通过这种方法,我们能够更公平地平衡率和失真两个目标,使优化过程更加合理和高效。

在该框架下,我们提出两种不同的优化策略。第一种策略采用从粗到细的梯度下降方法,沿标准R-D优化轨迹逐步细化梯度权重,特别适用于从头开始训练学习型图像压缩(LIC)模型。在训练过程中,这种方法能够有效平衡率和失真目标,确保模型在压缩性能和图像质量之间取得最佳平衡。

第二种策略则采用基于对抗训练的方式,通过引入对抗损失函数,实现对R-D平衡的更精细控制。这种方法能够有效抑制不平衡优化带来的性能下降,进一步提升模型的压缩效率和图像质量。

通过上述创新优化框架和策略,我们显著提升了模型在压缩率和图像质量之间的平衡能力,使得学习型图像压缩系统在实际应用中表现更为优异。

转载地址:http://wxrfk.baihongyu.com/

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