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基于多尺度深度特征检测的图像压缩技术研究

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摘要摘要：最近几年基于深度学习的图像压缩技术不断发展，借助深度学习出色的表达能力，当前最新该类算法已经能够与H.265实现相似甚至更好的压缩表现。但是当前主流的基于学习的压缩编码方法主要面临以下两个挑战。首先，当前的自编码器架构普遍是基于卷积神经网络，使用卷积操作搭配非线性激活函数实现数据的非线性变换。然而，由于卷积操作是简单的局部信息的加权求和，且其局限于较小的范围，因此其学习到的变换是可能是局部的、次优的。基于此，本篇文章对基于多尺度深度特征检测的图像压缩技术进行研究，以供参考。

DOI 34gx2v78d9/6721731

作者周小红

机构地区贵州电网有限责任公司输电运行检修分公司，贵州贵阳 550002

出处《当代电力文化》 2022年17期

关键词特征检测深度条件图像压缩

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 2022年12月19日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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