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Google使用人工智能压缩图片,效果优于JPEG

俗话说,小即是美,这用来形容媒体文件压缩是再合适不过了。压缩图像更容易传输和保存。近日,Google使用神经网络压缩的图片打败了JPEG。

Google从网络上抽样选取了600万份1280x720的图像,将它们分成32x32的小份,然后集中在100个压缩比率最差的块上。这样做的目标是集中处理最难压缩的数据,然后剩下的就比较好办了。

然后,研究者使用Google去年开源的的TensorFlow机器学习系统来训练实验性神经网络。他们使用一百万步进行训练,然后收集数据,找出最好的压缩模型。

最后,这个模型在平均表现上打败了JPEG压缩标准。研究者称,下一个挑战是打败基于视频压缩解码的针对大型图片的压缩方法,因为“他们使用了重用已经解压的单元”等技巧。从VP8视频解码发展来的WebP,就是一个使用该方法的例子。

研究者表示,在这方面对压缩性能的评价并不明确,因为有时候数据评价和人类感觉的评价有出入。

Google的团队上周发表了一篇文章

原文Google uses A.I. to compress images better than JPEG
作者:Katherine Noyes 翻译赖信涛 责编:仲培艺

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