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。

相关问题

基于深度学习的图像压缩算法研究现状

随着图像数据的大量增加，图像压缩技术已经成为了一项非常重要的技术之一。传统的图像压缩技术往往会导致图像质量的丢失，同时也会影响图像的处理速度。近年来，基于深度学习的图像压缩技术逐渐兴起，受到了广泛的关注和研究。

目前，基于深度学习的图像压缩算法主要分为两类：基于无损压缩的算法和基于有损压缩的算法。

基于无损压缩的算法主要采用了像素预测和残差编码的方法，通常会使用自编码器、卷积神经网络等深度学习模型来进行图像的压缩和重构。比如，Google提出的Guetzli算法就是基于无损压缩技术的一种算法，该算法使用了一个基于深度学习的无损压缩模型，并通过学习和预测图像像素之间的相关性来实现图像的压缩。

基于有损压缩的算法则主要采用了变换编码方法和深度学习方法相结合的方式，通常会使用卷积神经网络、生成对抗网络等模型来进行图像压缩。其中，基于生成对抗网络的图像压缩技术已经成为了当前的研究热点之一。比如，Toderici等人提出的End-to-End Optimized Image Compression (EOIC)算法就是基于生成对抗网络的一种图像压缩算法。该算法使用了一个编码器和解码器来对图像进行压缩和重构，并通过生成对抗网络来优化压缩结果，从而实现了更好的图像压缩效果。

总的来说，基于深度学习的图像压缩技术在图像压缩方面具有很大的潜力，目前研究还处于探索阶段，未来还有很多可以探索和研究的问题。

继续深度学习的图像压缩算法

近年来，基于深度学习的图像压缩算法受到了越来越多的关注。下面列举一些最近的研究进展：

1. End-to-End Optimized Image Compression via Learned Representation and Quantization（Toderici et al., 2017）：该论文提出了一个基于深度学习的图像压缩算法，使用了自编码器和量化方法，其中自编码器的编码器和解码器均为卷积神经网络，可以通过学习得到更好的图像表示。

2. Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression（Li et al., 2018）：该论文提出了一种基于内容加权的图像压缩算法，通过在编码过程中使用注意力机制，对不同的图像区域进行不同的压缩率，从而得到更好的压缩效果。

3. Deep Image Compression via End-to-End Learning of Recurrent Convolutional Networks with In-Picture Gate（Balle et al., 2018）：该论文提出了一种基于递归卷积神经网络的图像压缩算法，使用了一个称为“In-Picture Gate”的门控机制，可以对不同的图像区域进行不同的压缩率。该算法可以自适应地调整压缩率，以平衡压缩率和图像质量。

4. Variational Autoencoder Based Image Compression with a Basic Unit of Multi-Scale Residual Channel Attention Networks（Liu et al., 2019）：该论文提出了一种基于变分自编码器和多尺度残差通道注意力网络的图像压缩算法，其中注意力机制可以在不同的尺度上对图像进行处理，从而得到更好的压缩效果。

这些算法都是基于深度学习的图像压缩算法的最新研究进展，它们在图像压缩方面都有很好的性能表现。