面向机器视觉的 ROI-Packing：高效区域基压缩
计算机视觉与模式识别
2025-12-16 v1
摘要
本文提出 ROI-Packing，这是一种专为机器视觉设计的高效图像压缩方法。通过优先压缩对最终任务准确性至关重要的感兴趣区域（ROI），同时高效打包这些区域，同时丢弃不相关数据，ROI-Packing 在无需重新训练或微调端任务模型的情况下，实现了显著的压缩效率。在针对五个数据集和两个流行任务（目标检测和实例分割）进行的全面评估显示，ROI-Packing 可实现比特率降低最高达 44.10%，且在相同比特率下相较于由移动影像专家小组（MPEG）标准化的尖端可变视频编码（VVC） codec， accuracy 提升 8.88%。
引用
@article{arxiv.2512.09258,
title = {ROI-Packing: Efficient Region-Based Compression for Machine Vision},
author = {Md Eimran Hossain Eimon and Alena Krause and Ashan Perera and Juan Merlos and Hari Kalva and Velibor Adzic and Borko Furht},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.09258},
year = {2025}
}