基于语义鉴别器的深度学习图像压缩方法及系统

本发明公开了一种基于语义鉴别器的深度学习图像压缩方法及系统，主要解决现有图像压缩方法在高压缩率下语义信息损失严重，导致下游机器视觉任务性能显著下降的问题。其实现方案是：从现有的图像数据集中选取一组图像，将其划分为训练集、验证集和测试集，并分别进行预处理；在Pytorch框架下构建包括图像编解码器、语义提取网络和语义引导鉴别器的图像压缩网络；将训练集输入到图像压缩网络，进行两阶段迭代训练并通过验证集验证；将测试集输入到训练好的图像压缩网络中，仅调用其图像编解码器输出压缩后的重建图像。本发明显著提升重建图像的结构完整性与语义一致性，在低码率下能保持更高的视觉质量和任务准确率，体现更好的图像压缩性能，可用于图像数据的高效传输与存储。