谷歌使用AI比JPEG更好地压缩图像

2021-09-24 12:46:47来源：

小是美丽的，因为旧的说法，而且没有比媒体文件更真实。传输和存储的压缩图像比未压缩的图像相比，谷歌使用神经网络在压缩游戏中击败JPEG。

谷歌开始在Web上随机样本为600万1280×720张图片。然后，它将那些折断向非抛存32×32瓦片，并在100个具有最差压缩比的100中归零。基本上，在那里的目标是专注于改善“难以压缩”数据的性能，因为它必然更容易在其余的方面取得成功。

研究人员随后使用了TensoRFlow机器学习系统谷歌去年开放，培训了一套实验神经网络架构。他们使用了一百万个步骤来训练它们，然后收集了一系列技术指标，以找到哪些培训模型产生了最佳压缩结果。

最终，他们的模型平均过于JPEG压缩标准的性能。研究人员所说的下一个挑战将是击败从大型图像上的视频压缩编解码器衍生的压缩方法，因为“他们采用了已经解码的重用补丁等技巧。”来自VP8视频编解码器的WPP，是这种方法的示例。

然而，研究人员确实注意到，在压缩性能方面，它并不总是很容易定义一个胜利者，因为技术指标始终同意人类的感知。

上周发表了一篇描述谷歌团队的工作。

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