ELIC: Efficient Learned Image Compression with Unevenly Grouped Space-Channel Contextual Adaptive Coding

发布时间 2023-10-31 19:19:51作者: 浪矢-CL

abstruct

\(\quad\) 受能量压缩表现的启发,提出了不均匀通道情况自适应编码.结合不均匀分组模型和现有上下文模型,获得一种空间通道上下文自适应模型,来提高编码性能,而不影响其运行时间。
\(\quad\)这种模型支持预览解码和渐进解码。

introduction

学习图像压缩中最重要的技术 联合前后向传播的自适应熵编码模型,该模型将编码标记的边际概率模型转化为将额外潜在变量当做先验的联合模型,导致更少的冗余。