Semantic-oriented learning-based image compression by Only-Train-Once quantized autoencoders
Accessibility to big training datasets together with current advances in computing power has emerged interest in the leverage of deep learning to address image compression. This needs to train and deploy separate networks for rate adaptation, which is impractical and extensive in terms of memory cos...
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| Veröffentlicht in: | Signal, image and video processing Jg. 17; H. 1; S. 285 - 293 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
London
Springer London
01.02.2023
Springer Nature B.V |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1863-1703, 1863-1711 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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