谷歌研究人员在压缩视觉表示中的最新进展

2021-10-08 15:37:05 353 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

基于深度学习的图像压缩近年来，深度学习在计算机视觉领域已经占据主导地位，不论是在图像识别还是超分辨重现上，深度学习已成为图片研究的重要技术，但它们的能力并不仅限于这些任务；现在深度学习技术已进入图片压缩领域。下面就说说神经网络在图像压缩领域的应用。当前主要图片压缩算法说到图像压缩算法，目前市面上影响力比较大的图片压缩技术是WebP和BPG WebP：谷歌在2010年推出的一款可以同时提供有损压缩和无损压缩的图... 阅读详情

#压缩视觉表示# 近年来，在无人工监督的情况下，用于#SimCLR# (对比学习) 和#BYOL# (发掘自身潜能) 的最先进算法在学习视觉表示方面取得了巨大飞跃。一个#谷歌# 研究团队提出，将显式信息压缩添加到这些方法中可以显着提高性能。研究人员通过使用CEB显式添加信息压缩来修改 SimCLR 和 BYOL，产生 C-SimCLR 和 C-BYOL 变体，这些变体在其视觉表示中展示了更高的准确性和健壮性。论文：https://arxiv.org/abs/2109.12909