无需重训压缩模型
针对学习图像压缩任务设计的训练后量化方法，通过率失真优化保持压缩性能，可即插即用。
Junqi, Shi · 卢明 · 马展
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2023
直接对预训练的现成模型进行量化，只需调节量化参数，不更新模型权重，节省计算和时间成本。
通过最小化率失真损失而非参数均方误差，量化后模型的编码性能与浮点模型最接近。
方法轻量，不需要重新训练模型参数，只需少量校准图像，易于集成到现有流程。