本期为TechBeat人工智能社区第415期线上Talk，也是CVPR 2022系列Talk第③弹！北京时间6月23日(周四)20:00，商汤科技计算机视觉研究员——何岱岚的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “基于深度学习的高效图像压缩编码”，届时将介绍深度图像编码的发展脉络与基本方法，并详解商汤科技ISP与编解码团队围绕并行化、实用化的高效图像编码模型发表的一系列工作。

Talk·信息

主题：基于深度学习的高效图像压缩编码

嘉宾：商汤科技计算机视觉研究员 何岱岚

时间：北京时间 6月23日 (周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·介绍

基于深度学习的图像编码算法近年快速发展，在各项客观指标上已超越传统算法。多个国际标准化进程的展开，也预示着相关技术即将走向实际应用。本Talk介绍深度图像编码的发展脉络与基本方法，并详解商汤科技ISP与编解码团队围绕并行化、实用化的高效图像编码模型发表的一系列工作。具体分享提纲如下：

1. 深度图像编码简介：研究对象、发展脉络与基本方法

2. 商汤CVPR2021论文讲解：基于棋盘格卷积的高效上下文模型

3. 商汤CVPR2022论文讲解：基于空间-通道联合上下文的高效编码模型 ELIC

4. 商汤CVPR2022论文讲解：高效的JPEG重压缩MLCC

Talk·预习资料

[1] Checkerboard Context Model for Efficient Learned Image Compression. https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/He_Checkerboard_Context_Model_for_Efficient_Learned_Image_Compression_CVPR_2021_paper.html

[2] ELIC: Efficient Learned Image Compression With Unevenly Grouped Space-Channel Contextual Adaptive Codinghttps://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/He_ELIC_Efficient_Learned_Image_Compression_With_Unevenly_Grouped_Space-Channel_Contextual_CVPR_2022_paper.html

[3] Practical Learned Lossless JPEG Recompression with Multi-Level Cross-Channel Entropy Model in the DCT Domain.https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Guo_Practical_Learned_Lossless_JPEG_Recompression_With_Multi-Level_Cross-Channel_Entropy_Model_CVPR_2022_paper.html

[4] PO-ELIC: Perception-Oriented Efficient Learned Image Coding.https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022W/CLIC/html/He_PO-ELIC_Perception-Oriented_Efficient_Learned_Image_Coding_CVPRW_2022_paper.html

[5] End-to-end Optimized Image Compression. https://openreview.net/forum?id=rJxdQ3jeg

[6] Variational Image Compression with a Scale Hyperprior. https://openreview.net/forum?id=rkcQFMZRb[

7] Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned Image Compression. https://proceedings.neurips.cc/paper/2018/hash/53edebc543333dfbf7c5933af792c9c4-Abstract.html

[8] Channel-Wise Autoregressive Entropy Models for Learned Image Compression. https://ieeexplore.ieee.org/document/9190935

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Talk·嘉宾介绍

何岱岚，目前在商汤科技研究院任计算机视觉研究员，本科毕业于北京航空航天大学计算机学院。主要研究方向为基于深度学习的图像编码技术，在CVPR等国际学术会议上参与发表5篇论文（其中3篇一作，1篇共同一作）。

个人主页：

https://scholar.google.com/citations?user=f5MTTy4AAAAJ&hl=zh-CN

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