CompressAI-Vision：用于评估计算机视觉任务压缩方法的开源软件
计算机视觉与模式识别
2025-09-26 v1 图像与视频处理
摘要
随着基于神经网络 (NN) 的计算机视觉应用日益增长，这些应用将图像和视频数据作为输入，人们开始关注针对计算机视觉任务优化的视频压缩技术。鉴于各种视觉任务、相关 NN 模型和数据集的多样性，亟需一个统一的平台来实现和评估针对下游视觉任务优化的压缩方法。本文介绍了 CompressAI-Vision，一个综合性的评估平台，允许新的编码工具在两种不同的推理场景下（“远程”和“分离”推理）高效压缩视觉网络的输入，同时保持任务准确性。我们的研究展示了该评估平台与标准编解码器（正在开发中）集成的 various 用例，通过以比特率与任务准确性为度量标准，考察了在几个数据集上的压缩收益。该评估平台以开源软件形式开发，已被移动影像专家小组 (MPEG) 采纳，用于开发面向机器的特征编码 (FCM) 标准。该软件可在 https://github.com/InterDigitalInc/CompressAI-Vision 上公开获取。
引用
@article{arxiv.2509.20777,
title = {CompressAI-Vision: Open-source software to evaluate compression methods for computer vision tasks},
author = {Hyomin Choi and Heeji Han and Chris Rosewarne and Fabien Racapé},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.20777},
year = {2025}
}