传统编码新突破——适配复杂优化准则的自动编码优化框架
IMCL成果速递
【内容提供】李鑫
【编辑】林诗琪
【单位】IMCL (Intelligent Media Computing Lab, 中国科学技术大学智能媒体计算实验室)
【论文链接】:https://arxiv.org/abs/2106.03511
【发表期刊】:TIP(IEEE Transactions on Image Processing)
摘要
方法简介
随着机器学习技术的蓬勃发展,智能分析应用需求日渐普及,这给多媒体数据压缩方案提出了新的要求,即数据压缩需要保证与智能分析任务相关的语义信息保真度。然而传统的编码器在结合智能分析任务下的复杂优化准则时存在两方面的主要挑战:1)传统混合编码器是在像素级进行基于块编码,无法针对语义信息进行直接编码。2)传统混合编码器无法进行端到端自动优化,因此无法根据语义信息进行编码参数的自适应更新。为解决以上挑战,我们突破性地通过强化学习技术实现了传统编码器针对于复杂优化准则的优化过程,实现了适配复杂优化准则的自动编码优化框架。
实验结果
总结
参考文献
[1] Selvaraju R R, Cogswell M, Das A, et al. Grad-cam: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017: 618-626.
[2] He K, Gkioxari G, Dollár P, et al. Mask r-cnn[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017: 2961-2969.
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