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摘要。机器和人类视力（ICMH）的图像压缩近年来引起了人们的关注。现有的ICMH方法受到高训练和存储开销的限制，这是由于特定于任务的网络设计的大量设计。为了解决此问题，在本文中，我们为ICMH（名为Adapt-ICMH）开发了一种新颖的基于轻量级适配器的调整框架，可以更好地平衡任务性能和比特率与减少的开销。We propose a spatial-frequency modulation adapter (SFMA) that simultaneously eliminates non-semantic redundancy with a spatial modulation adapter, and enhances task-relevant frequency com- ponents and suppresses task-irrelevant frequency components with a fre- quency modulation adapter.所提出的适配器是插件播放的，并且与几乎所有现有的学到的图像压缩模型兼容，而不会损害预训练模型的性能。实验表明，适应性ICMH始终在各种机器视觉任务上的现有ICMH框架较少，并且较少的微调参数和降低的计算复杂性。代码将在https://github.com/qingshi9974/eccv2024-adpaticmh上发布。
机器和人类视觉的图像压缩具有空间频率适应
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