Enhanced Invertible Encoding for Learned Image Compression

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摘要

最近的图像压缩算法主要关注于设计更准确和更灵活的熵模型，从而更好的参数化潜在特征的分布。
然而，很少有人关注于构造图像空间和潜在特征空间之间的变换。该文章没有采用之前自编码器风格的网络来构建这种变换，而是使用增强可逆编码网络，来减少信息丢失，从而获得更好的压缩。