learned image compression with discretized gaussian mixture likelihoods and

学习了通过离散高斯混合似然值进行图像压缩

这是一种通过学习和利用离散高斯混合模型来进行图像压缩的方法。人们可以通过将图像中的像素颜色值转化为一个混合分布来对其进行表示。然后，使用迭代 algorithm 来确定最佳的混合分布和每个像素对应的分量。最终，可以使用这些分量来压缩原始图像并实现图像的高效传输和存储。

这种方法使用一种新型的算法，即不单纯使用传统的图像压缩方法（例如JPEG）进行压缩，而是利用离散高斯混合似然值来确定最优的压缩方案。因此，这种方法可以确保压缩后的图像保持更高的质量和更低的失真度。

这种方法的一个优点是可以利用机器学习算法来自适应地确定图像压缩的最优方案。尤其是当需要压缩大量图像的时候，这种方法可以大大减少压缩所需的时间和计算量。此外，这种方法还可以用于数据压缩和其他类型的信号压缩中。

总体来说，通过学习利用离散高斯混合似然值进行图像压缩的方法，可以大大提高压缩效率和图像质量。随着深度学习、机器学习和人工智能等技术的快速发展，这种方法的应用领域还将进一步扩大。

相关问题

joint autoregressive and hierarchical priors for learned image compression

联合自回归和分层先验学习图像压缩是一种基于机器学习算法的图像压缩技术。该技术的主要思想是利用自回归模型对图像的局部特征进行建模，并使用分层先验来对图像的全局特征进行建模。其目标是最大程度地减小图像压缩后的失真，并在保证压缩比率的同时，实现更加高效的图像传输。

在该技术中，通过使用联合自回归和分层先验的方法，可以减小图像压缩后的失真，并在保证压缩率的同时，实现更加高效的图像传输。这种技术可以通过在编码和解码过程中同时利用自回归模型和分层先验来实现，以充分利用图像的空间信息和局部相关性。同时，该技术还可以使用大规模数据训练模型，以提高模型的精度和泛化性能。

总之，联合自回归和分层先验学习图像压缩是一种具有广泛应用前景的技术，可以在保证图像压缩率的同时，实现更加高效、精确和鲁棒的图像传输，具有重要的理论和实践意义。

解释以下这段话The squared data matrix contains all the vectorized shifts of a single-channel feature map . y is the vectorized image of a 2D Gaussian function , which represents the similarity between the shifted sample and the target. is the labels of the background samples. is the learned correlation filter. , τ and are constant coefficients.

这段话主要是在描述一个用于目标跟踪的算法中的相关矩阵和变量的含义。

首先，"squared data matrix"指的是一个矩阵，其中包含了单通道特征图所有的向量化的移位。这个矩阵的大小通常是 $m \times n$，其中 $m$ 是向量化的特征图的维度，$n$ 是所有可能的移位的数量。

接下来，"y"指的是一个向量化的二维高斯函数图像，它表示了移位后的样本和目标之间的相似度。这个相似度值通常是用来计算损失函数的一部分，以便优化跟踪器的参数。

"b"是表示背景样本的标签向量。

"w"是一个学习到的相关滤波器，它是一个 $m$ 维的向量，用于计算特征图和目标模板之间的相似度。这个滤波器通常是使用训练数据来学习的，以最大化跟踪的准确性。

"τ"和"λ"是常数系数，它们可能会影响跟踪器的性能和鲁棒性。通常需要根据实验结果来调整这些常数系数的值，以便获得最佳的跟踪性能。