浪矢\n

摘要： 目录简介文章内容：方法 简介 作者之一的微软亚研院的首席研究员胡瀚老师在bibili讲过该论文 使用Transformer完全取代CNN 该文章提出的Swin Transformer可以被当做通用的骨干网络用于多种下游视觉任务。 文章内容： Swin 即 Shifted window:它在本地窗口进 阅读全文

摘要： 目录简介 简介 基于CNN的模型的一个主要缺点是 cNN结构不是为捕捉局部冗余而设计的，尤其是非重复纹理，这严重影响了重建质量。受视觉转换器（ViT）和Swin Transformer最新进展的启发，我们发现将局部感知注意机制与全局相关特征学习相结合可以满足图像压缩的期望。 介绍了一种更简单有效的基 阅读全文

摘要： 简介 在尽量保证模型精确度的同时，降低模型的计算和内存要求，从而提高运行时性能。 AIMET可以将现有的32位浮点模型量化为8位定点模型，而不会牺牲太多精度，也无需对模型进行微调。 阅读全文

摘要： 单线的 def forward(self, x): y = self.g_a(x) y_hat, y_likelihoods = self.entropy_bottleneck(y) x_hat = self.g_s(y_hat) return { "x_hat": x_hat, "likeliho 阅读全文

摘要： 1 def compress(self, x): 2 y = self.g_a(x) 3 y_strings = self.entropy_bottleneck.compress(y) 4 return {"strings": [y_strings], "shape": y.size()[-2:]} 阅读全文

摘要： 目录简介模型在模型中，使用菱形相对位置编码和top—k方法，并将棋盘上下文模型拓展为并行上下文模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-at 阅读全文

摘要： 参考链接 高斯建模 https://blog.csdn.net/won_t/article/details/131136591 端到端的图像压缩 码率估计 自回归模型 GaussianCondition模块 输入 潜在表示 以及 均值和方差 会返回两个值： outputs（量化后的值）、likeli 阅读全文

摘要： 熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得 阅读全文

摘要： 熵编码的实现 https://www.cnblogs.com/CLGYPYJ/p/17870805.html 高斯建模的熵模型 https://www.cnblogs.com/CLGYPYJ/p/17862149.html 条件概率建模熵模型更优的理论依据 https://www.cnblogs.c 阅读全文

摘要： abstruct 最近的图像压缩模型基于自编码器，学习近似可逆的映射（从像素到量化的可逆表示），这些与熵模型（潜在表示的先验）结合，可以与标准算术编码算法一起使用产生压缩比特流。与简单的全因子先验相比，分层熵模型可以利用更多潜变量中的结构，从而在保存端到端优化的同时提高压缩性能。众所周知，自回归模型 阅读全文