最近有啥ML比赛能表现自己的优秀？CVPR2018图像压缩大赛

原作 Michele Covell
Root 编译自谷歌博客
量子位出品 | 公众号 QbitAI

新的一年来了，想给自己找个难度大的挑战？有哪些问题是有重大意义，同时ML介入后会有很大的改善空间？

不如考虑一下谷歌赞助的2018年CVPR机器学习图像压缩比赛。

要知道，如果没有图像压缩技术，处理一张12M的图，需要占用36兆的内存；不是文本的网站根本别想打开；整个互联网世界会因为缺少丰富的数字影像，灰暗到无法想象。

尽管在信号处理界里，现代图像编解码器BPG、WebP压缩图像的效果，比1980年代引入的JPEG的压缩效果要好得多。但是，现在很多压缩技术用的依然是JPEG那套像素转换方式。

谷歌近期的几个端对端机器学习研究项目，用超分辨率成像提升了JPEG图像的压缩效果。不过，谷歌还是希望能引起更多做机器学习研究的人的兴趣，投入到这个领域里，给压缩技术带来更多的改进。

因此，谷歌联合苏黎世联邦理工学院、推特，一起赞助了这次CLIC，机器学习图像压缩的比赛。这场比赛将会在2018的CVPR期间举行。

这次论坛也会邀请对图像压缩技术有巨大贡献的几位专家，以及最早把机器学习引入这个领域的人做主题演讲。

其中包括：谷歌的图像视频压缩专家Jim Bankoski和德国亚琛工业大学的Jens Ohm，WaveOne的CV+ML专家Oren Ripple，即将要离开康奈尔加盟谷歌的Ramin Zabih。

△ 谷歌图像视频压缩专家Jens Ohm

苏黎世联邦理工学院ETC Zürich为了加速这个领域的研究进展，给这次比赛提供了没有版权的高清图像数据库，数据集P（professional）和数据集M（mobile）。其中含有1633张没有压缩处理的图片。

这次比赛，大家用什么训练集组织方不做限制。他们反而鼓励参赛者充分利用ImageNet或Open Images Dataset上的数据。

2016年发表的第一代压缩大型图像的神经网络，勉强达到JPEG的效果。最近有不少文章发表，说自己得到的神经网络，比起现有业界内标准的图像压缩技术要好。

而如果说只是一小撮的ML实验室的研究资源放在这领域上都能取得这么瞩目的进步，那么谷歌更加期待当更多ML人加入到圈子里，会出现更好的压缩效果技术。

1月15号会上线压缩效果评价系统，2月15号公布测试集，最后提交截止日期在2月22号。

关于比赛的具体细节，可以前往compression.cc了解。

最后，附训练集下载地址：

专业组数据集P
https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/clic/professional_train.zip

移动端数据集M
https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/clic/mobile_train.zip

编译来源
https://research.googleblog.com/2018/01/introducing-cvpr-2018-learned-image.html

— 完 —

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