公众号谷歌研发神经网络图片压缩系统 效率超JPEG
2016-08-24 17:08:34
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【天极网网络频道】虽然现在存储设备的空间是越来越大，但是数据压缩依然是免不了，特别是对于Web开发来说，为了提供更好的访问体验，需要最大限度地保持数据的原始信息，同时生成最小体积的图片。近日，谷歌一个研究团队凭借神经网络训练法让计算机对图片文件的压缩效率达到了新高度。
据悉，该团队使用了谷歌的TensorFlow AI系统，该系统已经在去年开源。至于具体的训练方式，该团队从互联网上随机挑选6百万张图片作为参考，并将每张图片都切割成若干个32x32大小的像素样本，然后从每张图片中都挑出100个压缩效果最差的样本输入到神经网络中进行学习。经过反复训练，告诉神经网络哪些是最差的压缩，让计算机自己学习这些最差压缩的特点。
值得一提的是，神经网络压缩效率不仅要比JPEG还要高，而且还能对图片的各个部分采用最佳的压缩方案进行单独处理，最终达到最佳的输出结果。当然，目前该系统并不完美，有时候输出的图片人眼很难看清，同时研究团队尚未建立起具体的压缩标准。但毕竟AI技术尚未成熟，随着时间的推移，我们有理由相信这套系统会越来越棒。(via: TNW)
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