CVPR 2018 | 圖鴨科技榮獲圖像壓縮挑戰賽冠軍

隨着信息時代的到來，圖片壓縮技術對於信息傳輸影響愈來愈大，500W像素的彩色圖片須要15M空間存儲，若是不通過壓縮，對於全部的網站和移動應用都是一個很是大的負擔。

自80年代起國內開始引入JPEG等圖片壓縮標準；可是隨着互聯網的發展，今天網絡天天傳輸、存儲的圖片已達到億萬級別；傳統壓縮算法已經知足不了企業需求。爲了減小帶寬資源消耗，下降存儲壓力，減輕服務器壓力，企業開始尋求更高效的圖像壓縮算法。

也應如此，CVPR做爲一直關注計算機視覺領域發展的世界頂級學術會議，在今年，聯合Google、ETH、Twitter、Amazon、Disney Research、Netflix舉辦了CVPR 2018的圖像壓縮挑戰賽（CLIC）。目前該比賽已經落下帷幕，圖鴨科技的Tucodec TNGcnn4p在該項挑戰賽上取得MS-SSIM與MOS兩項第一。

此次的挑戰賽主要從PSNR、MOS、MS-SSIM和解碼速度(評分較高的隊伍裏解碼速度最快)這四個方面進行評比。PSNR、MOS、MS-SSIM這些都是業界通用的圖像質量評估（Image Quality Assessment,IQA)標準。

（大賽連接http://www.compression.cc/results/）

圖鴨科技圖片壓縮團隊的Tucodec TNGcnn4p壓縮在MOS與MS-SSIM值上佔據領先優點，取得第一。在PSNR指標上，Tucodec TNG壓縮也取得了第二名的好成績。

MOS與MIS-SSIM值是指用戶對於圖片的主觀感覺，比分越高，表明圖片還原度越高，丟失的信息越少。

Tucodec TNGcnn4p在MOS和MS-SSIM值上有顯著的優點，下圖爲其與目前業界通用的圖像壓縮算法BPG、WebP和JPEG2000的對比圖:

（TNG壓縮與BPG、webp、jpeg2000對比圖）

在 MS-SSIM/dB 爲 17 時，Tucodec TNGcnn4p 比 BPG 節省 40% 的碼率，比 WebP 節省 50%的碼率，比 JPEG 2000 節省 75% 的碼率。

在 0.15bpp-0.8bpp 這一經常使用碼率範圍下，Tucodec TNGcnn4p平均比 BPG 節省 19.75 碼字，比 WebP 節省27.08碼字，比 JPEG2000 節省 33.28 碼字。

（Tucodec TNGcnn4p在驗證集和測試集上的實驗結果）

據圖鴨科技圖片壓縮團隊介紹：Tucodec TNGcnn4p 算法是基於端到端深度學習的算法，在該算法中使用了層次特徵融合的網絡結構，並結合新的量化方法、碼字估計等技術對總體網絡進行設計。在訓練中爲了得到更好的主觀質量，咱們使用了一種加權主觀和客觀指標的損失函數，並在咱們的數據平臺上使用大規模數據訓練，最終能夠在大賽中斬獲了MOS和MS-SSIM的第一名。

TucodecTNGcnn4p算法完整的框架包括CNN編碼、量化、反量化、CNN解碼器、熵編碼、碼字估計、碼率-失真優化等幾個模塊。

 

圖鴨科技圖片壓縮研發團隊，由國內多名從事計算機視覺、圖像視頻編解碼和深度學習的博士們組成。團隊從16年開始專一於圖像視頻算法研究，在17年開始專攻深度學習學習方向的壓縮算法。打破傳統壓縮算法，採用基於端到端的深度學習算法架構新的圖片編解碼框架。致力於成爲下一個圖像視頻壓縮標準。