Vector quantized variational autoencoder (VQ-VAE) in image compression

Abstract

Sinir ağlarını kullanarak görüntü sıkıştırma, özellikle yüksek çözünürlüklü kameralara sahip akıllı telefonların yaygın olarak bulunmasıyla, son yıllarda çok fazla ilgi gördü ve bu da çekilen fotoğraf sayısında katlanarak arttı. Kayıpsız bir sıkıştırma modeli oluşturmak için tek ihtiyacımız olan, sıkıştırılacak verinin bir olasılık dağılımı ve veriyi bir bit akışına dönüştürmek için dağıtımı kullanan bir entropi kodlama tekniğidir. Bu tezde, Variational Autoencoder VAE'nin yeni varyantı olan Vector Quanized Variational Autoencoder (VQ-VAE)'nin, veriyi bir bit akışına dönüştürmek için iyi bilinen bir kayıpsız sıkıştırma tekniğinde omurga olasılıksal gizli değişkenler modeli olarak kullanımını sunuyoruz. Bits Back kodlama olarak bilinir ve ANS ile kayıpsız görüntü sıkıştırma şemasında entropi kodlama algoritması olarak "asimetrik sayı sistemleri" olarak bilinir.