Scalable Near lossless Image Compression

확장 가능한 거의 손실이없는 이미지 압축

우리의 CVPR 2021 논문의 소스 코드 "공동 손실 이미지 및 잔류 압축을 통한 확장 가능 ℓ _∞ -근접한 손실이없는 이미지 압축".

용법

코드를 실행하려면 Python 3.6 및 Tensorflow 1.15가 필요합니다.

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

main.py compress 및 decompress 기능을 제공하며 ./test_patch/kodim05_p128.png 인코딩/디코딩하는 예제입니다. 사용자는 자신의 이미지를 테스트 할 수 있습니다.

모델 ckp_003 액세스 코드 snic 와 함께 Baidu NetDisk에서 다운로드 할 수 있습니다.

참고 : 현재 구현은 속도에 최적화되지 않았습니다. 잔류 압축은 느립니다. 우리는 빠른 버전에서 작업하고 있습니다.

소환

 @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}
}