【摘 要】
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在信息技术高速发展的今天,图像已经成为日常生活中不可缺少的部分。在进行图像传输时,考虑到信道的带宽以及设备的存储容量,往往需要对图像进行压缩。图像分类是深度学习一个重要的研究领域,如果图像采用有损的方式压缩,则会损失一部分信息,从而导致图像分类正确率下降。为减少压缩后图像分类正确率的下降,本文从量化表和生成对抗网络两个方面出发,提出了能够保证图像压缩前后分类正确率基本一致的压缩方法。本文首先简单介
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在信息技术高速发展的今天,图像已经成为日常生活中不可缺少的部分。在进行图像传输时,考虑到信道的带宽以及设备的存储容量,往往需要对图像进行压缩。图像分类是深度学习一个重要的研究领域,如果图像采用有损的方式压缩,则会损失一部分信息,从而导致图像分类正确率下降。为减少压缩后图像分类正确率的下降,本文从量化表和生成对抗网络两个方面出发,提出了能够保证图像压缩前后分类正确率基本一致的压缩方法。本文首先简单介绍图像压缩和图像分类的发展现状,并针对本文中利用到的JPEG压缩算法、VGG网络、Resnet网络、生成对抗网络做出详细的阐述,然后说明了本文利用到的数据集以及对数据集的预处理操作。通过实验证实图像经过JPEG压缩后,其分类正确率存在着明显下降。为了减小分类正确率的下降,本文提出了两种压缩方法。第一种方法改进了传统的JPEG量化表,利用频域方差分析算法得到新的量化表,无论是只针对测试集压缩还是训练集测试集都压缩后重新训练的情况,该压缩方法都能够达到与原始图像基本一致的分类正确率,同时针对训练集和测试集都压缩的情况,尽可能地压缩图像Y分量的中频,使得图像压缩比和分类正确率都优于JPEG。第二种方法利用生成对抗网络,提出了将图像压缩、图像分类、图像鉴别三者进行对抗学习,得到能够保证图像压缩前后分类正确率一致的压缩模型。最后在CIFAR-10数据集上对模型进行实验,结果表明,本文改进后的压缩模型能够在低比特率和保证压缩前后分类正确率一致的情况下压缩图像,同时压缩后图像也具有良好的视觉效果。综上所述,本文从量化表和生成对抗网络改进的压缩方法,能够保证图像压缩前后分类正确率基本一致,对于压缩传输到分类网络中的图像具有一定的指导意义。
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