CompressAI

CompressAI:深度学习与传统图像压缩

1、图像压缩算法原理传统的有损图像压缩方法，如JPEG，JPEG2000，HEVC或AV1或VVC，在类似的编码方案上进行了迭代改进：将图像划分为像素块，使用变换域通过线性变换(例如:DCT或DWT)去相关空间频率，基于相邻值执行一些预测，量化转换系数，最后使用有效的熵编码器(例如:CABAC[11])将量化值和预测侧信息编码成比特流。另一方面，基于人工神经网络的编解码器主要依赖于学习分析和综合非

qq_41627642·2023-12-28 11:52

WSL2 + Pycharm + Anaconda 丝滑代码体验

最近想在Linux上跑CompressAI（主要是Win下没有编译好的，安装麻烦），折腾了一下WSL和Pycharm，发现适配已经非常好，记录一下WSL安装WSL的安装可以参考：Win10自定义路径位置安装

Teleports·2023-07-17 10:03

compressai的高斯建模GaussianCondition模块

超先验网络输出的σ\sigmaσ和μ\muμ，通过这两个参数对潜在表示y中的每一点都进行高斯建模，然后计算出每个像素值的概率，进行熵编码得到bit流。理论1、加入超先验网络的动机以往的图像压缩都是对潜在表示整体进行熵建模，如假定整个潜在分布都服从同一分布，然而，当潜在表示存在统计依赖关系，这种全分解的熵模型并不能达到最优的压缩效果；如果为潜在表示下的每个像素点分别估计各自的分布（均值和方差），在熵

旺仔菜菜·2023-06-20 10:55

compressai里的注意力机制

理论1、原理：注意力机制通过注意力汇聚通过对查询（query）和键（key）结合在一起，实现对值（value）的选择倾向；2、Nadaraya-Watson核回归背景：根据输入的位置（query和key的计算结果）对输出（value）进行加权：K是核（kernel）。3、注意力汇聚（attentionpooling）公式：根据核回归总结出一般的公式：其中x是查询，(xi,yi)(x_i,y_i)(

旺仔菜菜·2023-06-20 10:54

compressai中的上下文预测模块

理论1、自回归模型Autoregressivemodel用自身产生的参数去预测下一个值，即使用x1,x2,...,xtx_1,x_2,...,x_tx1,x2,...,xt去预测xt+1x_{t+1}xt+1,用x1,x2,...,xt,xt+1x_1,x_2,...,x_t,x_{t+1}x1,x2,...,xt,xt+1去预测xt+2x_{t+2}xt+22、Masked2Dconvoluti

旺仔菜菜·2023-06-20 10:54

compressai 里的模型对应论文

深度学习图像压缩研究者的福音，compressaibmshj2018-factorized:BalléJ,LaparraV,SimoncelliEP.End-to-endoptimizedimagecompression[C]//ICLR2017bmshj2018-hyperprior:BalléJ,MinnenD,SinghS,etal.Variationalimagecompressionwi

敬世界·2023-01-05 01:15

CompressAI安装踩坑回忆录

type=blog但是这个熵编码需要一个集成的编码库，对标的是TensorFlow的，然而我们组都用pytorch.....CompressAI(interdigitali

氵之影子·2023-01-05 01:13

CompressAI：基于pytorch的图像压缩框架使用

前言CompressAI:aPyTorchlibraryandevaluationplatformforend-to-endcompressionresearch，我的理解是一个基于图像（视频）压缩的API

小夭。·2023-01-05 01:36

CompressAI学习

CompressAI是什么：CompressAI：InterDigital开源基于学习的图像视频压缩研究库-知乎编译|CV君报道|我爱计算机视觉公众号（id:aicvml）在多媒体技术应用领域，图像视频编解码居于基础地位

ymy_ymy22·2023-01-03 10:45

Checkerboard Context Model for Efficient Learned Image Compression文献复现（非官方，改动较大）

前言引入大佬的讲解博客棋盘格上下文图像压缩以及对应的github：github参考地址、棋盘格实验复现本文仍然沿用CompressAI的库进行复现，在joint实验基础上实现joint+棋盘格的结合关于

小夭。·2023-01-03 10:14

Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned Image Compression文献复现

前言文献名称：JointAutoregressiveandHierarchicalPriorsforLearnedImageCompression本文基于CompressAI的库进行复现github地址

小夭。·2023-01-03 10:44

Learned Image Compression with Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and Attention Modules文献复现

前言文献名称：LearnedImageCompressionwithDiscretizedGaussianMixtureLikelihoodsandAttentionModules本文基于CompressAI

小夭。·2023-01-03 10:43

端到端的图像压缩----《CompressAI: a PyTorch library for image research》论文笔记

CompressAI:aPyTorchlibraryforimageresearch一.简介二.安装三.使用四.注意论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.03029代码地址：https

叶笙箫·2022-12-25 18:35

CompressAI：InterDigital开源基于学习的图像视频压缩研究库

在多媒体技术应用领域，图像视频编解码居于基础地位，在任何图像和视频应用的存储和传输中，都要涉及图像视频的压缩和解压。在音视频数据不断爆炸式发展的今天，追求高质量低数据量（低成本）的编解码仍然是产业界的巨大需求。随着深度学习的兴起，近年来不断有基于学习的图像视频编解码工作被提出，尽管距离大规模商用尚有距离（据该领域从业人员称，深度学习的编解码效果尚可，但计算量较大），但几乎你能想到的IT和互联网巨头

我爱计算机视觉·2022-12-25 18:04

端到端图像、视频编解码研究者的福音

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2011.03029.pdfgithub地址：https://github.com/InterDigitalInc/CompressAI/InterDigitalAILab

cs_software_·2022-12-25 18:33

CompressAI基于pytorch框架的图像压缩使用

CompresssAI介绍CompressAI是将四篇基于深度学习端到端图像压缩代码从tensorflow搬移到了pytorch上，提供了完整的实例代码和使用教程，具体可以看CompressAI的Github

ChandelerGause·2022-12-25 18:32

【端到端图像压缩】CompressAI运行记录

目录0前言1代码来源2代码的运行2.1CompressAI下载与安装2.2运行示例程序3结果分析4结论5参考文献0前言期末作业要求运行端到端的图像压缩代码，过程中学习了csdn上诸多教程。

马子寅·2022-12-25 18:01

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