CVPR

Generative Latent Coding for Ultra-Low Bitrate Image Compression

生成性潜在编码用于超低比特率图像压缩

Zhaoyang Jia, Jiahao Li, Bin Li, Houqiang Li, Yan Lu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 本研究提出生成性潜在编码方法，通过在潜在空间中进行变换编码，实现超低比特率下的高真实感和高保真度图像压缩，并在多个数据集上验证了其有效性。

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Towards Natural Language-Based Document Image Retrieval: New Dataset and Benchmark

迈向基于自然语言的文档图像检索：新数据集和基准

Hao Guo, Xugong Qin, Jun Jie Ou Yang, Peng Zhang, Gangyan Zeng, Yubo Li, Hailun Lin

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学 cyber 科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Cyberspace Security Defense（网络空间安全防御国家重点实验室） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； University of Southern California（美国南加州大学） ； Laboratory for Advanced Computing and Intelligence Engineering（先进计算与智能工程实验室） 纠错

AI总结 本文提出基于自然语言的文档图像检索基准，通过生成细粒度语义查询提升检索性能，推动视觉文档理解领域研究。

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