Ensemble Learning-Based Rate-Distortion Optimization for End-to-End Image Compression

End-to-end image compression using trained deep networks as encoding/decoding models has been developed substantially in the recent years. Previous work is limited in using a single encoding/decoding model, whereas we explore the usage of multiple encoding/decoding models as an ensemble. We propose...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on circuits and systems for video technology Ročník 31; číslo 3; s. 1193 - 1207
Hlavní autoři:	Wang, Yefei, Liu, Dong, Ma, Siwei, Wu, Feng, Gao, Wen
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.03.2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Adaptation models Coders Coding Decoding Distortion Encoding-Decoding Ensemble learning Entropy coding Floating point arithmetic Geometric transformation Image coding Image compression Modal choice Optimization Rate-distortion rate-distortion optimization Transforms
ISSN:	1051-8215, 1558-2205
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!