Código -fonte do nosso artigo CVPR 2021 "Aprendendo escalável ℓ ∞ -Compressão de imagem quase sem perda de perda por imagem com perda de articulação e compressão residual".
Para executar o código, é necessário que o Python 3.6 e o Tensorflow 1.15.
pip install tensorflow-compression==1.3
pip install range-coder
O main.py fornece funções compress e decompress e um exemplo para codificar/decodificar ./test_patch/kodim05_p128.png . Os usuários podem testar suas próprias imagens.
O modelo ckp_003 pode ser baixado do Baidu NetDisk, com o código de acesso snic .
Observação: a implementação atual não é otimizada para velocidade. A compressão residual é lenta. Estamos trabalhando na versão rápida.
@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}
}
