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基于注意力机制和离散高斯混合模型的端到端图像压缩方法

朱俊 高陈强 陈志乾 谌放

重庆邮电大学学报(自然科学版)2020,Vol.32Issue(5):769-778,10.
重庆邮电大学学报(自然科学版)2020,Vol.32Issue(5):769-778,10.DOI:10.3979/j.issn.1673-825X.2020.05.009

基于注意力机制和离散高斯混合模型的端到端图像压缩方法

End-to-end image compression method based on attention modules and discretized Gaussian mixture model

朱俊 1高陈强 2陈志乾 1谌放2

作者信息

  • 1. 重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆400065
  • 2. 信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065
  • 折叠

摘要

关键词

图像压缩/自编码器/卷积神经网络/深度学习

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

朱俊,高陈强,陈志乾,谌放..基于注意力机制和离散高斯混合模型的端到端图像压缩方法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2020,32(5):769-778,10.

基金项目

国家自然科学基金(61571071,61906025) (61571071,61906025)

重庆市科委自然科学基金(cstc2018jcyjAX0227) (cstc2018jcyjAX0227)

重庆邮电大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1673-825X

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