【图像压缩】开源 | LearntOBIC：基于学习的图像压缩算法，性能优于JPEG2K、HEVC-based BPG等算法

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论文地址： http://arxiv.org/pdf/2003.08033v1.pdf

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来源： 南京大学

论文名称：Object-Based Image Coding: A Learning-Driven Revisit

原文作者：Qi Xia

内容提要

基于对象的图像编码(OBIC)在20年前得到了广泛的研究，为超低比特率通信和高级语义内容理解提供了广阔的应用前景，但由于对任意形状对象的表达效率低下，它很少被使用。这背后的一个基本问题是如何在细粒度上有效地处理任意形状的对象(例如，特征元素或像素)。为了解决这个问题，我们提出通过设计一个用于图像层分解的对象分割网络来应用元素掩膜和压缩，以及并行的基于卷积的神经图像压缩网络来分别处理被掩蔽的前景对象和背景场景。所有组件都在端到端学习框架中进行了优化，以智能地权衡它们(如对象和背景)的贡献，以实现准确视觉的重建。我们进行了全面的实验来评估PASCAL VOC数据集在非常低比特率场景下的性能。与JPEG2K、HEVC-based BPG和其他基于学习到的图像压缩方法相比，该方法显示了明显的主观质量改善。

主要框架及实验结果

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