【摘 要】
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提出了一种基于自注意力机制增强的深度学习模型，用于无人机侦察图像的压缩与解压。与现有方法相比，提出的深度学习模型有两个显著特点：其一，模型由四部分组成（编码器、二值化器、量化器和解码器），并且可以通过端到端的优化提高模型的压缩和解压效率；其二，量化器是基于自注意力机制增强的多层前馈神经网络，它能充分利用图像的上下文信息对图像进行压缩。在公开数据集Kodak和Tecnick的实验结果表明，提出模型的
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十八研究所
【基金项目】
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装备预先研究项目（301021302）；
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提出了一种基于自注意力机制增强的深度学习模型，用于无人机侦察图像的压缩与解压。与现有方法相比，提出的深度学习模型有两个显著特点：其一，模型由四部分组成（编码器、二值化器、量化器和解码器），并且可以通过端到端的优化提高模型的压缩和解压效率；其二，量化器是基于自注意力机制增强的多层前馈神经网络，它能充分利用图像的上下文信息对图像进行压缩。在公开数据集Kodak和Tecnick的实验结果表明，提出模型的压缩率-保真率曲线优于传统的图像压缩标准和现有的深度学习模型。对于常规大小的图像，在保持图像质量MS-SSIM为85%～95%的前提下，图像压缩比BPP能达到7%～15%，并且在普通CPU上其处理速度达0.48秒/张，能显著降低影像的数据大小且不牺牲处理速度。
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