近年來,以機器學習為基礎的圖像壓縮技術已經超越了傳統方法,但在機器學習管線中尚未被廣泛採用。這主要是由於缺乏標準化和保留下游任務所需的顯著特徵。本文提出了一種將下游任務納入壓縮管線的方法,以提高壓縮效率和下游任務的性能。