一种任务驱动的对抗学习图像压缩方法和系统

本发明公开了一种任务驱动的对抗学习图像压缩方法和系统，涉及图像压缩领域，用以提升机器视觉任务性能的同时保持人眼视觉质量。本发明通过训练的图像压缩系统对图像进行编码而实现压缩；对压缩的图像，进行超编解码和熵编解码获得先验信息，并基于先验信息进行熵编解码生成第二潜在表示，进而解码得到重构图像，实现解压缩。利用训练的多分支判别器网络对重构图像进行真假判别，对原始图像进行类别识别。本发明能够在减小图像文件大小的同时保持较高的图像质量，保留了关键细节，提升了传输效率，节约了存储成本，提升了提升下游图像分类精度。