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基于深度学习的图像压缩方法研究与实现
摘要
目前，互联网中存在很多的图像信息，如果其数据量太大，会使网络宽带的储存空间变得更小，传输速率也会大大降低。深度学习在处理目标识别、追踪、分类等很多图像问题中已经取得了重大突破。本文将基于深度学习的基础上对图像信息进行压缩处理。
本文将基于深度学习的图像压缩与传统压缩方法进行对比，讨论不同参数对图像质量以及压缩比的影响。首先利用MATLAB建立了深度学习pytorch框架以及卷积神经网络框架。其次创建了基于卷积神经网络的自编码器，是一种执行数据压缩的网络架构，其中核心包括图像的编码和解码网络结构。编码时，将需要压缩的
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