基于深度神经网络的图像压缩技术 - 腾讯云开发者社区

压缩技术使得您可以快速且高效地分享内容。如果没有数据压缩，我们在获取所需的信息时，时间与带宽的开销会高得难以接受！...在 “基于递归神经网络的全分辨率图像压缩 ” 一文中，我们对以往使用神经网络进行数据压缩的研究进行了拓展，以探索机器学习是否能像在图像识别与文本摘要领域中的表现一样，提供更好的图像压缩效果。...我们的 RGRU 是将原本的 GRU 与文章 “深度残差学习图像识别 ” 中引入的残差连接相结合，以实现在给定的压缩率下获得更显着的图像质量增益。...而这两组神经网络则代替了目前图像压缩技术中主要使用的，采用 DCT（Discrete Cosine Transform，离散余弦变换）来生成新的比特表示的压缩方案。...而该图像随后则作为输入提供给神经网络，其目的是剔除下一版本的压缩图像中的压缩错误。现在压缩的图像则是由 B[1] 至 B[N] 的连接表示。

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深度卷积神经网络压缩

本文是来自Stanford Compression Workshop 2019的演讲，作者是来自MIT的助理教授韩松。本次演讲的主要内容是深度卷积神经网络压缩。...在演讲中，韩松从三个方面讲解了模型压缩：神经网络的内存带宽、工程师的人力资本、分布式网络训练消耗的带宽。...在第一个方面，韩松首先介绍了模型压缩中的模型剪枝，他将神经网络中绝对值趋近于零的神经元去除，从而将密集的神经网络模型剪枝为稀疏的神经网络模型。...对于第二个方面，模型压缩技术需要为神经网络的各层设计压缩策略（如各层的压缩率），因此手工设计耗时耗力。...除了对模型进行压缩，韩松的团队还使用强化学习直接根据目标任务和硬件学习高效紧凑的神经网络结构。对于第三个方面，韩松的团队使用深度梯度压缩技术加速分布式网络训练。

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基于深度卷积神经网络的图像反卷积学习笔记

介绍在本文中，我们提出了一种不基于物理或数学特征的自然图像反卷积方法，我们展示了使用图像样本构建数据驱动系统的新方向，这些图像样本可以很容易地从摄像机中生成或在线收集。...我们使用卷积神经网络（CNN）来学习反卷积操作，不需要知道人为视觉效果产生的原因，与之前的基于学习的图像去模糊方法不同，它不依赖任何预处理。...分析我们的目标是训练一个网络结构 f(·) ，使得下面式子最小： image.png |N|为样本集中图像对的个数。我们已经使用了最近的两种深度神经网络来解决这个问题，但都不成功。...训练DCNN 我们都自然图像采取两种策略进行实验，添加高斯噪声（AWG）和JPEG压缩技术，分为两类：一类具有强烈的色相饱和度，一类没有。饱和度影响了许多现有的反卷积算法。...总的来说，我们提出了一种深度卷积网络结构来完成具有挑战性的反卷积任务，我们的主要贡献是使得传统的反卷积方法通过一系列的卷积步骤来指导神经网络和近似的反卷积，我们的系统新颖地使用了两个模块对应的反卷积和伪影去除

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【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 图像卷积

上节我们解析了卷积层的原理，现在我们看看它的实际应用。由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据，本节我们将以图像为例。...根据【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 从全连接层到卷积中的描述，在卷积层中，输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量。 ...所以，卷积层中的两个被训练的参数是卷积核权重和标量偏置。就像我们之前随机初始化全连接层一样，在训练基于卷积层的模型时，我们也随机初始化卷积核权重。基于上面定义的corr2d函数实现二维卷积层。...五、互相关和卷积回想一下我们在【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 从全连接层到卷积中观察到的互相关和卷积运算之间的对应关系。...六、特征映射和感受野如在【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 从全连接层到卷积中所述，图1中输出的卷积层有时被称为特征映射（feature map），因为它可以被视为一个输入映射到下一层的空间维度的转换器

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基于深度学习的图像匹配技术一览

、视觉定位、场景深度计算方法：基于深度学习的特征点匹配算法、实时匹配算法、3维点云匹配算法、共面线点不变量匹配算法，以及基于深度学习的图像区域匹配等。...在基于深度模型的匹配算法中，Zhou 等人【49】基于多视图融合技术 Fuseption-ＲesNet(FRN) ，提出多视图描述符 MVDesc。...Nistér 等人［65］基于改进的分水岭技术提出一种线性计算 MSEＲ的算法，该算法基于像素的不同计算顺序，获得与图像中存在灰度级数量相同的像素分量信息，并通过组件树表示对应灰度级。...深度学习方法-块匹配：近年来，基于深度学习的图像区域匹配成为研究热点，卷积神经网络( CNN) 在局部图像区域匹配的应用中，根据是否存在度量层可以分为两类: 第一类为具有度量层的方法，这类网络通常把图像块对...为了提高卫星影像的配准率，范大昭等人［81］提出基于空间尺度双通道深度卷积神经网络方法 ( BBS-2chDCNN) 。

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感知优化深度图像压缩

本次演讲主要讲述如何在感知上优化深度图像压缩。 Li-Heng Chen这次的工作是基于Ballé’s BLS2017 model进行的改进。...在演讲中，Li-Heng Chen提出了他最初的想法：将经过预训练的网络作为VMAF的代理：用一个简单的网络根据给定的ref..../dis. patches来预测VMAF分数，指导Ballé’s BLS2017 model进行深度图像压缩；将预训练的ProxIQA网络作为损失函数。...但这样的做法存在一些问题：训练图像数据集的失真类型与需解决的问题不符合；它会产生adversarial examples，预测出的VMAF分数会随着训练不断提高至100分。...最后，Li-Heng Chen给出了方法在Kodak dataset上不同情况下的BD-rate和一些主观实验结果，展示了其为深度图像压缩带来的优化。

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基于压缩结构光场图像进行多信息融合深度估计

本文来自OSA Publishing，演讲者是郑州大学的Xiaomin Liu，题目是”基于压缩结构光场图像进行多信息融合深度估计“。讲者首先介绍了一下光场及其应用。...接着，讲者介绍了被动式深度估计（区别于深度传感器的主动式深度估计）的发展历史、以及光谱成像技术、光谱光场获取等技术的发展现状以及应用。并且介绍了他们的深度估计系统框架，如下图所示： ?...其次，作者介绍了图像处理部分的算法设计。...首先，在预处理部分，他们需要基于不同波长获取图像来获取真实图像的灰度值；而在已知深度信息的后处理算法设计部分，他们将33个波段采集的频谱图进行处理图像色彩生成和矫正，以获得纹理图像。...首先是利用带边界的角度熵算法，利用深度图在时间上的连续性，计算遮挡关系；其次是利用受限的适应性散焦算法，以进行深度估计和噪声去除；最后，他们还通过深度信息正则化，利用边缘信息生成深度图对应的置信度图。

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适合移动端的压缩神经网络压缩技术:DeppThin

英特尔的研究者提出新型深度神经网络压缩技术 DeepThin，适合移动端设备，性能优于其他压缩技术。...深度压缩（或深度神经网络权重矩阵压缩）技术为此类场景扩展了应用资源。现有的压缩方法无法高效压缩模型，压缩 1-2% 都比较困难。...我们开发了一种新的压缩技术 DeepThin，该技术基于低秩分解领域的现有研究。我们将秩分解和向近似函数添加非线性的重塑过程结合起来，从而识别和打破由低秩近似造成的人工约束。...在我们基于 MKL [11] 的自定义 C++ TensorFlow 操作帮助下，实验证明其推断性能加速比未压缩的模型提高 2 倍到 14 倍。 3....DeepThin 压缩模型标准的深度神经网络包含一系列有序连接的层级（layer），输入数据依次通过各层直到获得想要的输出。每个层计算先前层输出与当前层权重矩阵之间的矩阵乘积。

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基于学习的光场图像压缩方法

来源：PCS 2021 演讲者：Mohana Singh 内容整理：贾荣立本文提出了一种基于学习的端到端光场图像压缩模型，在图像重建质量和处理速度上展示了比较好的性能。...4d 光场的多视图表示由于在 4d 光场中捕获了额外的光线方向信息，导致更高的数据负载，因此要求有更先进的光场图像的压缩技术。...近些年来，学术界已经提出了多种用于光场图像压缩的解决方案，其中大多数解决方案都受到传统图像和视频压缩领域发展的启发，并利用现有的标准设计编解码器，如 HEVC 和 JPEG。...随着深度学习在诸多领域的日益普及，图像压缩领域也出现了新的发展方向。基于学习的光场压缩方法也在不断涌现。...，能够实现光场图像的压缩，无需其他手工提取特征，在图像重建和处理速度上展示了比较好的性能。

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通过BP神经网络对于图像压缩的实现

BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程...数字图像压缩实际上是以较少的比特数有损或者无损的来表示原来像素矩阵的一种图像处理技术,实际上就是减少图像数据中的时间冗余,空间冗余,频谱冗余等等作为目的,从而同过减少上述的一种或者多种冗余的信息而达到更加高效的存储与传输数据....图像的压缩系统其实无论采用什么样的具体的架构或者技术方法,基本的过程都是一致的,主要还是可以概述为编码,量化,解码这三个部分,流程图如下: ?.... 3:基于MATLAB的BP神经网络图像压缩过程的分析: 因为在MATLAB上应用BP神经网络对于数字图像进行压缩主要包括训练样本构造,仿真以及图像重建这三个环节. 1:训练样本的构建因为我的机器的性能不够...从压缩后的视觉效果来看,隐藏层的神经网络节点数一定范围内影响了图像的压缩效果,当隐藏层节点的数目较多时,压缩比较低,压缩的重建的图像的质量比较好,但是这样的影响不是成线性的.同时网络的训练的好坏也是对图像压缩有很显著的影响

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AI技术应用学习总结：基于深度学习的图像分类

一、学习背景近年来，深度学习技术在图像分类领域取得了突破性进展，其应用范围涵盖了医疗诊断、自动驾驶、安防监控等众多领域。...为了更好地理解和应用这项技术，我进行了为期一个月的深度学习图像分类学习，并完成了基于卷积神经网络（CNN）的图像分类项目。二、学习内容1....代码调试:深度学习代码调试比较困难，可以使用断点调试、打印中间结果等方法进行排查。四、学习心得通过这次学习，我对深度学习图像分类技术有了更深入的理解，也掌握了相关的工具和方法。...五、未来展望未来，我计划继续深入学习深度学习技术，并将其应用到更广泛的领域，例如目标检测、图像分割等。同时，我也会关注最新的研究成果，不断学习和进步。...* CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition七、代码示例以下是一个简单的CNN模型代码示例：八、总结深度学习图像分类技术具有广阔的应用前景

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google图像新压缩技术RAISR的测试

不久前，Google刚刚发布了一种名为RAISR（Rapid and Accurate Super Image Resolution，意为“快速、精确的超级图像分辨率技术”）的图像压缩技术，旨在保存宝贵的数据...，而不牺牲照片质量；并在带宽受限的移动设备上提供清晰锐利的图像。...Google声称，该技术可以降低高达75％的带宽，RAISR分析同一图像的低分辨率和高分辨率版本，了解到高分辨率版本出众的原因，然后在低分辨率版本模拟出来。...实际上就是使用机器学习创建一个类似Instagram的过滤器，欺骗你的眼睛，让你相信低分辨率与高分辨率图像是一致的。...看到这个技术，想测试一下，顺便看一下算法原理，刚好网上有一些相关的代码，主要参考代码如下：https://github.com/MKFMIKU/RAISR 仔细看了下算法的原理，才发现这个算法的压缩机制主要包括两个部分

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深度重建：基于深度学习的图像重建

在基于深度学习的CT图像重建问题中，已经有若干个工作被刊载。下面将主要介绍两个我们课题组关于深度重建的论文。...自编码器自编码器 (Auto-Encoder, AE)是深度学习框架的一类，用于学习图像的压缩特征，使得输出等于输入。它由两部分组成，分别是编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。...前4种方法为迭代重建方法，FBPConvNet为基于后处理的深度学习方法。图5显示了一组腹腔数据重建结果的局部放大，其中 (a) 是正常剂量的CT图像。...从结果可以看出，基于深度学习的CT图像重建方法在图像质量上要优于传统的重建算法。因此，在未来，深度学习和医学图像重建的联系将会越来越紧密。...在今后的工作中，我们也会致力于推进深度学习和CT图像领域的结合，引入深度学习发展的最新技术，将基于深度学习的方法引入临床应用上，并且尝试解决其他的医学图像问题，加快医学图像领域的发展进程。

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【最新成果】基于密集深度卷积神经网络的SAR图像水域分割

而研究SAR图像中的水域信息对洪涝灾害的预警监测、水域管理等具有重要意义。特别是，利用水域分割实现宽幅SAR图像中准确的陆地剔除，可以明显降低舰船目标检测虚警率，从而大幅提升检测性能。...因此，如何利用深度技术实现快速、准确地SAR图像水域分割已成为近年的研究热点和难点。 ? 针对该问题，西安电子科技大学邢孟道教授团队提出了基于密集深度分离卷积的SAR图像水域分割网络架构。...该工作已发表在《雷达学报》2019年第3期“雷达海上目标探测”专题“一种基于密集深度分离卷积的SAR图像水域分割算法”（张金松，邢孟道，孙光才）。 ?...图1 基于编码-解码结构的SAR图像水域分割网络示意图该文首先建立了基于高分三号的SAR图像水域分割数据集，并提出了基于密集深度分离卷积的分割网络架构（图1），该网络以SAR图像作为输入，通过密集分离卷积和扩张卷积提取图像高维特征...，并构造基于双线性插值的上采样解码模块用于输出分割结果。

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基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准

一、基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准 1.1 度量标准为何需要语义分割系统的评价标准？为了衡量分割系统的作用及贡献，其性能需要经过严格评估。...然而，出于重用和帮助后继研究人员的目的，提供系统运行的硬件的大致描述及执行时间是有用的。这可以帮助他人评估方法的有效性，及在保证相同环境测试最快的执行方法。...即使是加速深度网络的高端图形处理单元（GPU），内存资源也相对有限。以此来看，在运行时间相同的情况下，记录系统运行状态下内存占用的极值和均值是及其有价值的。...1.4 精确度图像分割中通常使用许多标准来衡量算法的精度。这些标准通常是像素精度及IoU的变种，以下我们将会介绍常用的几种逐像素标记的精度标准。...MP计算橙色与（橙色与红色）的比例。 MIoU计算的是计算A与B的交集（橙色部分）与A与B的并集（红色+橙色+黄色）之间的比例，在理想状态下A与B重合，两者比例为1 。 ?

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基于卷积神经网络的图像分类

深度模型理论相对于90年代并无太大变化，只是层数加深了，多了一些细节上的变动，再加上GPU的发展，大数据集标注，神经网络开始复苏。...一般情况下层数越多会对梯度消失有影响，不一定是深度越深性能越好，以前神经网络的性能有瓶颈主要就是梯度消失问题。...对于灰度图卷积核是二维的，对于RGB图像卷积核是三维的参数。超参都是设计出来的，在训练前就要定下来。卷积神经网络无法原理解释。卷积核厚度由输入图片或特征的厚度决定的。...左下角是sigmoid函数，进行0到1的压缩，任何值都可以压缩到0到1。...采用的新技术为ReLU非线性激活，Max pooling池化和Dropout。 AlexNet有5个卷积层，后面是3个全链接层，中间的虚线是卷积的过程，里面的是卷积核。

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【技术综述】基于弱监督深度学习的图像分割方法综述

本文是基于弱监督的深度学习的图像分割方法的综述，阐述了弱监督方法的原理以及相对于全监督方法的优势。...由此，我们给出了下面两种可能的分类方式： - 按模型分类：根据实现分割的手段，图像分割可以大致分为传统方法与基于深度学习的方法。...前者依靠纯数学公式推导实现分割，而后者则依靠深度学习结构（如神经网络、随机树等）实现分割。...本文中我们主要介绍基于深度学习的图像分割方法，包括语义分割、实例分割和全景分割。 2 为什么要弱监督学习像前面说过的，图像分割的任务是对每个像素都进行标注。...因此基于image-level tags的算法大多用于语义分割，或是具有语义分割功能的实例分割或全景分割算法。下面就按照分类介绍部分基于image-level tags的深度学习分割算法。

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【技术综述】基于弱监督深度学习的图像分割方法综述

由此，我们给出了下面两种可能的分类方式： - 按模型分类：根据实现分割的手段，图像分割可以大致分为传统方法与基于深度学习的方法。...前者依靠纯数学公式推导实现分割，而后者则依靠深度学习结构（如神经网络、随机树等）实现分割。...本文中我们主要介绍基于深度学习的图像分割方法，包括语义分割、实例分割和全景分割。 2 为什么要弱监督学习像前面说过的，图像分割的任务是对每个像素都进行标注。...因此基于image-level tags的算法大多用于语义分割，或是具有语义分割功能的实例分割或全景分割算法。下面就按照分类介绍部分基于image-level tags的深度学习分割算法。...带有内置前背景先验的弱监督网络结构，图片来源于论文。 ? 上图是编码器-解码器神经网络部分的完整结构，图片来源于论文。该网络结构是从VGG-16网络结构来的，感受野128，步长8。

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【深度学习】基于深度学习的超分辨率图像技术一览

一般可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR，无监督SR和特定领域SR（人脸）。先说监督SR。如今已经有各种深度学习的超分辨率模型。...其中用全局平均池化将每个输入通道压缩到通道描述子（即一个常数）中，然后将这些描述子馈送到两个全连接层产生通道尺度因子。基于通道乘法，用尺度因子重新缩放输入通道得到最终输出。...• 高级卷积卷积运算是深度神经网络的基础，改进卷积运算可获得更好的性能或更快的速度。这里给出两个方法：扩张卷积（Dilated Convolution）和群卷积（Group Convolution）。...将WT与基于深度学习的SR模型相结合，这样插值LR小波的子带作为输入，并预测相应HR子带的残差。WT和逆WT分别用于分解LR输入和重建HR输出。...ZSSR利用图像内部特定信息的跨尺度复现这一特点，对非理想条件下（非bi-cubic退化核获得的图像，受模糊、噪声和压缩畸变等影响）更接近现实世界场景的图像，比以前的方法性能提高一大截，同时在理想条件下

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基于深度学习的图像超分辨率重建技术的研究

主要包括：（1）图像压缩领域在视频会议等实时性要求较高的场合，可以在传输前预先对图片进行压缩，等待传输完毕，再由接收端解码后通过超分辨率重建技术复原出原始图像序列，极大减少存储所需的空间及传输所需的带宽...基于深度学习的图像超分辨率技术的重建流程主要包括以下几个步骤： (1) 特征提取：首先对输入的低分辨率图像进行去噪、上采样等预处理，然后将处理后的图像送入神经网络，拟合图像中的非线性特征，提取代表图像细节的高频信息...以下是几种常见的基于深度学习的超分辨率重建技术及其对比。...（3）尽管当前基于深度学习的重建技术使得重建图像在主观评价指标上取得了优异的成绩，但重建后的图像通常过于平滑，丢失了高频细节信息。...因此进一步研究基于深度学习的图像超分辨率技术仍有较大的现实意义和发展空间。参考文献 1. Park S C, Park M K, Kang M G.

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