Efficient Learned Image Compression Through Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2509.10366v1 📥 PDF

作者: Fabien Allemand, Attilio Fiandrotti, Sumanta Chaudhuri, Alaa Eddine Mazouz

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-12

备注: 19 pages, 21 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于知识蒸馏的高效图像压缩方法，降低资源占用，提升实际应用性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 图像压缩 知识蒸馏 深度学习 模型压缩 资源受限平台

📋 核心要点

  1. 现有基于神经网络的图像压缩方法计算复杂度高，难以在资源受限的设备上实时运行。
  2. 利用知识蒸馏，将大型复杂模型的知识迁移到小型网络，使其在资源占用更少的情况下达到相近甚至更好的性能。
  3. 实验证明，知识蒸馏在不同网络架构和比特率/质量权衡下均有效，并能显著降低计算资源和能耗。

📝 摘要（中文）

本文研究了机器学习和图像处理交叉领域的学习型图像压缩。随着深度学习的发展，基于神经网络的压缩方法不断涌现。该方法通过编码器将图像映射到低维潜在空间，然后进行量化、熵编码成二进制码流，并传输到接收端。接收端对码流进行熵解码，解码器重建原始图像的近似。虽然现有研究表明这些模型优于传统编解码器，但它们需要大量的处理能力，不适用于资源受限平台的实时应用，阻碍了其在主流应用中的部署。本研究旨在通过知识蒸馏来降低用于图像压缩的神经网络的资源需求。知识蒸馏是一种训练范式，其中较小的神经网络在较大、更复杂模型的输出上进行部分训练，可以获得比独立训练更好的性能。我们的工作表明，知识蒸馏可以有效地应用于图像压缩任务：i) 跨各种架构大小，ii) 实现不同的图像质量/比特率权衡，以及 iii) 节省处理和能源资源。这种方法引入了新的设置和超参数，未来的研究可以探索不同教师模型的影响，以及替代损失函数。知识蒸馏也可以扩展到基于Transformer的模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有基于深度学习的图像压缩模型计算复杂度高、资源消耗大的问题，使其难以在移动设备或嵌入式系统等资源受限的平台上部署。现有方法虽然在压缩性能上超越了传统编解码器，但其高昂的计算成本限制了其应用范围。

核心思路：论文的核心思路是利用知识蒸馏技术，训练一个小型、高效的学生网络，使其能够模仿大型、复杂的教师网络的输出。通过这种方式，学生网络可以在保持较高压缩性能的同时，显著降低计算复杂度和资源消耗。这样设计的目的是为了在压缩性能和计算效率之间取得更好的平衡。

技术框架：整体框架包括一个预训练好的教师网络和一个待训练的学生网络。教师网络负责生成高质量的压缩表示，学生网络则学习模仿教师网络的输出，包括中间特征和最终的重建图像。训练过程涉及多个损失函数，包括重建损失、特征匹配损失等，以确保学生网络能够尽可能地逼近教师网络的行为。最终，学生网络被部署用于实际的图像压缩任务。

关键创新：该论文的关键创新在于将知识蒸馏技术成功应用于图像压缩领域，并验证了其在不同网络架构和比特率/质量权衡下的有效性。与直接训练小型网络相比，知识蒸馏能够显著提升小型网络的性能，使其在资源受限的环境中也能实现高质量的图像压缩。

关键设计：关键设计包括教师网络的选择（可以使用各种先进的图像压缩模型），学生网络的架构设计（通常比教师网络小得多），以及损失函数的选择（包括像素级别的重建损失、特征级别的匹配损失等）。此外，超参数的设置，如蒸馏温度、损失权重等，也会影响最终的性能。论文可能还探索了不同的蒸馏策略，例如只蒸馏最终输出，还是同时蒸馏中间特征。

📊 实验亮点

该研究成功地将知识蒸馏应用于图像压缩，并在不同架构尺寸和比特率/图像质量权衡方面验证了其有效性。实验结果表明，通过知识蒸馏训练的小型网络在保持较高压缩性能的同时，显著降低了计算资源和能耗，为在资源受限平台上部署深度学习图像压缩模型提供了可行的解决方案。具体性能数据（如压缩率、PSNR等）和与现有方法的对比需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于移动设备、物联网设备、视频监控系统等资源受限的场景，实现高效的图像和视频压缩。通过降低计算复杂度和能耗，可以延长设备电池续航时间，提升用户体验，并促进深度学习图像压缩技术在实际应用中的普及。未来，该技术有望应用于云存储、流媒体服务等领域，降低存储和传输成本。

📄 摘要（原文）

Learned image compression sits at the intersection of machine learning and image processing. With advances in deep learning, neural network-based compression methods have emerged. In this process, an encoder maps the image to a low-dimensional latent space, which is then quantized, entropy-coded into a binary bitstream, and transmitted to the receiver. At the receiver end, the bitstream is entropy-decoded, and a decoder reconstructs an approximation of the original image. Recent research suggests that these models consistently outperform conventional codecs. However, they require significant processing power, making them unsuitable for real-time use on resource-constrained platforms, which hinders their deployment in mainstream applications. This study aims to reduce the resource requirements of neural networks used for image compression by leveraging knowledge distillation, a training paradigm where smaller neural networks, partially trained on the outputs of larger, more complex models, can achieve better performance than when trained independently. Our work demonstrates that knowledge distillation can be effectively applied to image compression tasks: i) across various architecture sizes, ii) to achieve different image quality/bit rate tradeoffs, and iii) to save processing and energy resources. This approach introduces new settings and hyperparameters, and future research could explore the impact of different teacher models, as well as alternative loss functions. Knowledge distillation could also be extended to transformer-based models. The code is publicly available at: https://github.com/FABallemand/PRIM .