arXiv Computer Vision· Matteo Fusconi, Alex Costanzino, Pierluigi Zama Ramirez, Luigi Di Stefano·· 3 小时前AI 评分31
GigaBench：面向十亿像素图像压缩与超分的可学习表示基准
GigaBench: Benchmarking Learnable Representations for Gigapixel Image Compression and Super-Resolution
AI 导读
GigaBench 是首个聚焦十亿像素图像的可学习表示（LR）基准与实验评估，覆盖图像压缩与超分辨率任务，图像来自多领域采集与合成渲染。研究适配了 Implicit、Hybrid、Explicit 三类代表性 LR 方法，使其能在消费级硬件上稳定处理十亿像素规模，并从重建质量、模型大小、压缩与推理时间维度进行系统评测，总结出跨方法的一致趋势。
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