国内谁提出了基于深度学习的图像压缩算法

在国内，有很多研究者提出了基于深度学习的图像压缩算法。其中比较著名的有：

1. 李飞飞团队的"End-to-End Optimized Image Compression"，该算法基于卷积神经网络和循环神经网络实现了端到端的图像压缩。
2. 百度研究院的"Deep Image Compression"，该算法利用了自编码器来实现图像压缩，取得了不错的效果。
3. 清华大学的"Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression"，该算法利用了卷积神经网络来自适应地压缩图像中的不同部分，可以根据不同的应用场景进行调整。

这些算法都在图像压缩领域取得了不错的成果，为图像的传输、存储等提供了更加有效的解决方案。