深度学习驱动的图像视频编码：现状与前景

随着深度学习在人工智能领域的飞速发展，神经网络在图像视频编码领域的应用已成为研究焦点。这篇论文，由贾川民、赵政辉、王苫社和马思伟四位作者从北京大学出发，深入探讨了基于不同神经网络架构的图像和视频编码技术。 首先，他们梳理了多层感知机（Multi-layer Perceptron, MLP），一种基本的前馈神经网络，其在图像压缩中的应用。MLP通过学习输入数据的非线性映射，可以实现特征提取和量化，对于降低图像数据的复杂度起到关键作用。 接着，论文介绍了随机神经网络（Random Neural Network）的应用，这种网络结构通常用于处理不确定性和复杂的数据模式，对于图像编码中的噪声抑制和压缩算法有潜在价值。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是核心部分，由于其局部连接和权值共享特性，特别适合处理空间结构数据，如图像。CNN在图像编码中的应用包括特征提取、编码器-解码器结构以及最近流行的基于深度卷积的高效编码技术。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）因其在序列数据处理上的优势，也被应用于视频编码，尤其是视频帧间的预测和压缩编码，能够捕捉时间序列中的时序信息。 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）作为新兴的模型，它们不仅用于生成逼真的图像，也在视频编码中展现了潜力，通过生成器和判别器的竞争合作，优化编码效率并提升重建质量。 论文还概述了深度学习驱动的各种视频编码工具，这些工具利用端到端学习方法，能够自动优化编码过程，减少人工干预，提高了编码效率和压缩性能。 最后，作者对未来基于神经网络的图像视频编码技术的发展趋势进行了分析和展望。他们强调，随着硬件的进步和算法的不断优化，神经网络编码将更加高效、低功耗，可能还会出现集成多种网络结构的新型编码框架，以满足更高的视觉质量和实时性的需求。 总结来说，这篇论文为我们提供了对神经网络在图像视频编码领域广泛应用的深入理解，涵盖了多种基础和前沿技术，并为该领域的发展方向提供了有价值的洞见。