Scalable Near lossless Image Compression

ضغط الصورة القابل للتطوير دون خسارة

رمز المصدر لورقة CVPR 2021 "التعلم القابل للتطوير ℓ _∞ -ضغط الصورة شبه الخسارة عبر صورة فقدان المفاصل والضغط المتبقي".

الاستخدام

لتشغيل الرمز يتطلب Python 3.6 و TensorFlow 1.15.

 pip install tensorflow-compression==1.3
pip install range-coder

يوفر main.py وظائف compress decompress ، ومثال على الترميز/فك الشفرة ./test_patch/kodim05_p128.png . يمكن للمستخدمين اختبار صورهم الخاصة.

يمكن تنزيل النموذج ckp_003 من Baidu NetDisk ، مع رمز الوصول snic .

يرجى ملاحظة: لم يتم تحسين التنفيذ الحالي للسرعة. الضغط المتبقي بطيء. نحن نعمل على النسخة السريعة.

اقتباس

 @InProceedings{Bai_2021_SNIC,
  title={Learning Scalable $ell_infty$-constrained Near-lossless Image Compression via Joint Lossy Image and Residual Compression},
  author={Bai, Yuanchao and Liu, Xianming and Zuo, Wangmeng and Wang, Yaowei and Ji, Xiangyang},
  booktitle={IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2021}
}