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公开(公告)号：CN114581544A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210496064.X
申请日：2022-05-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请实施例公开了一种图像压缩方法、计算机设备及计算机存储介质，编码端码率控制模块可对权重因子映射为码率控制向量，并将码率控制向量与稀疏特征图相乘，得到指定码率的潜在特征表示，量化单元将指定码率的潜在特征表示中的浮点数量化为整数，得到整数型潜在特征表示，无损编码模块对整数型潜在特征表示进行熵编码，得到二进制码流，因此，只需要训练一个目标神经网络图像压缩模型，且只需调节权重因子即可实现对图像的压缩率、码率和重建质量的任意调节，从而无需训练多个图像压缩模型，计算机设备也无需部署多个图像压缩模型，大大减少了用户设备的硬件存储开销。稀疏特征图的元素个数大大减少，可减少后续模块的计算量，节约计算资源。
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