重叠传播分析

无块效应的基于块的学习图像压缩

Block-based Learned Image Compression without Blocking Artifacts

给出一个解析框架，通过卷积/转置卷积层推导重叠传播，精确算出无块效应重建所需的最小重叠量，可直接套用到任意 CNN 图像处理网络（超分、去噪、复原）做分块推理，在不重训练的前提下把峰值显存和计算量降到约 13% 和 2%。