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。