Исходный код нашего CVPR 2021 Бумага «Масштабируемое обучение ℓ ∞ -Сжатие с сжатием изображений без луча посредством сжатия с потерей сустава и остаточного сжатия».
Для запуска кода требуется Python 3.6 и Tensorflow 1.15.
pip install tensorflow-compression==1.3
pip install range-coder
main.py обеспечивает функции compress и decompress , а также пример кодирования/декодирования ./test_patch/kodim05_p128.png . Пользователи могут проверить свои собственные изображения.
Модель ckp_003 может быть загружена с Baidu NetDisk, с snic Code Access.
Обратите внимание: текущая реализация не оптимизирована для скорости. Остаточное сжатие медленно. Мы работаем над быстрой версией.
@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}
}
