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[八九点钟]CAE-P:基于ADMM剪枝的图像压缩自编码器

赵海萌/上海市上海中学 指导教师 沈孝山

2021-10/总第307期

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前言

图像压缩自编码器CAE,亦即编码器E及解码器D,其训练过程可以转化为一个优化问题,即对图像失真率及图像编码比特数的最小化。有损图像压缩面临着失真率及压缩率的权衡问题,因此可以将上述优化问题表述为:

minE,D d+βR,

其中d表示重构图像与原图像之间的差距,R表示图像编码比特数,而β>0则控制上述两个因素之间的平衡。解决这个优化问题的过程中会遇到许多困难,其中最为重要的一个是如何表征图像编码比特数R。因此,本项目针对R的优化,提出利用ADMM(Alternating Direction Methodof Multipliers)算法对CAE的表示层进行剪枝,即直接减小R,避开了额外训练信息熵估计器的麻烦,并遵循训练、剪枝、重训练的顺序,迭代地对CAE进行训练(优化d)和剪枝(优化R),直至达到目标要求。

本文提出了CAE-P(Compressive AutoEncoder with Pruning)模型,相较于现有的CAE模型,CAE-P模型显得更为简单直接,更易实现且参数量更小。实验中,CAE-P模型在MS-SSIM(Multi-scale Structural Similarity Index)、SSIM等指标下均超越了现有的图像压缩算法。


赵海萌

第19届“明天小小科学家”称号获得者

学科:计算机科学与技术

“这本1 000多页的《托马斯微积分》,是我自学生涯的开始。”除了微积分,初中时代的赵海萌还通过阅读和在线课程,深入学习了物理、机器学习、心理学、经济学等课程。高中一年级时,赵海萌在辅导教师的指导下,完成了课题研究项目的文献调研、开题报告等工作,并建立实验日志,开始机器学习方面的研究,对真正的学术研究有了初步的了解。在“明天小小科学家”奖励活动中,赵海萌听到往届的获奖“学长”分享科研、创业工作中的经验和体会,感觉受益匪浅。他说:“很多时候最重要、最有价值的经验和感悟,只能通过前辈与晚辈面对面地交流传递。”而这些东西,恰恰是“明天小小科学家”奖励活动所独有的。


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