CompressAI基于pytorch框架的图像压缩使用

最新推荐文章于 2024-10-04 23:06:41 发布
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#深度学习 #图像处理 #python #pytorch

CompressAI是基于PyTorch的深度学习图像压缩库，提供端到端图像编码算法实现，包括教程和与传统方法的对比。本文介绍了如何安装、训练模型以及在GPU和CPU上进行推理时的注意事项，并提到了训练模型更新CDF的问题。

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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官方库，同时提供了与传统图像编码方式的对比。CompressAI对图像压缩领域的新手来说是一个比较好的入手方向。

项目地址：CompressAI
项目使用教程

四篇端到端图像编码算法代码：
《End-to-end Optimized Image Compression》
《Variational Image Compression With A Scale Hyperprior》
《Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned Image Compression》
《Learned Image Compression with Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and
Attention Modules》

传统图像编码算法：
BPG
HEVC HM
VVC VTM

环境安装

使用conda环境安装pytorch 1.7.1 cuda=11.0

conda create -n env_name python=3.8

安装pytorch

pip install torch==1.7.1+cu110
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AI人工智能自编码器在图像压缩中的神奇应用
AI架构师小马
06-10 1020
本文旨在全面介绍自编码器在图像压缩中的应用原理和实践方法。我们将涵盖从基础概念到高级应用的完整知识体系，包括自编码器的网络结构、训练方法、性能评估以及与经典压缩算法的对比。文章将从自编码器的基本概念入手，逐步深入到其在图像压缩中的具体实现。我们将通过理论讲解、数学推导和代码实践相结合的方式，全面展示这一技术的魅力。自编码器(Autoencoder)：一种特殊类型的神经网络，用于学习数据的有效表示(编码)编码器(Encoder)：将输入数据转换为潜在空间表示的神经网络部分解码器(Decoder)
TPAMI 2024 | I2C：用于高保真可变速率图像压缩的可逆连续编解码器
小白学视觉
07-21 423
有损图像压缩是媒体传输和存储中的核心技术。最近，可变码率方法获得了较多关注，以避免在不同压缩率下使用不同的模型集合。在媒体共享过程中，不可避免地会执行多次不同码率的重新编码。然而，现有的基于变分自编码器（VAE）的方法在这种情况下很容易被破坏，导致强烈的伪影出现和图像保真度的破坏。基于通过可逆变换保持图像保真的理论发现，我们旨在解决高保真度细粒度可变码率图像压缩的问题，因此提出了可逆连续编解码器（I2C）。我们以数学可逆的方式实现I2C，并采用核心的可逆激活变换（IAT）模块。
CompressAI：基于pytorch的图像压缩框架使用
小夭的博客
07-12 8217
CompressAI: a PyTorch library and evaluation platform forend-to-end compression research，我的理解是一个基于图像（视频）压缩的API库。他是建立在 PyTorch 之上的，用于基于深度学习的数据压缩的自定义操作、层和模型，其中包括了基于tensorflow.compression压缩包的部分移植，还包括包括一些用于压缩任务的预训练模型。其中可以直接用到的模型来自以下几篇文献： 同时提供了与原作者实验对比的测试数据的性能
CompressAI 项目使用教程
gitblog_00112的博客
08-08 547
CompressAI 项目使用教程 项目目录结构及介绍 CompressAI 项目的目录结构如下： CompressAI/ ├── compressai/ │ ├── __init__.py │ ├── ans/ │ ├── datasets/ │ ├── entropy_models/ │ ├── latent_codecs/ │ ├── layers/ │ ├── ...
端到端的图像压缩----《CompressAI: a PyTorch library for image research》论文笔记
叶子
01-11 8636
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
CompressAI:用于端到端压缩研究的PyTorch库和评估平台
03-20
压缩AI CompressAI（ compress-ay ）是用于端到端压缩研究的PyTorch库和评估平台。 CompressAI当前提供： 用于基于深度学习的数据压缩的自定义操作，层和模型 官方库的部分端口 预训练的端到端压缩模型，用于学习图像压缩 评估脚本，将学习的模型与经典图像/视频压缩编解码器进行比较 注意：多GPU支持目前处于试验阶段。 安装 CompressAI仅支持python 3.6+（当前对PyTorch的支持<3.9）和PyTorch 1.4+。还需要C ++ 17编译器，最新版本的pip（19.0+）和常见的python软件包（有关完整列表，请参见setup.py ）。 要开始并安装CompressAI，请在运行以下命令： git clone https://github.com/InterDigitalInc/CompressAI compressai cd
SReC:PyTorch实现“通过超高分辨率实现无损图像压缩”
03-20
通过超高分辨率实现无损图像压缩 ，， 。 引文 @article { cao2020lossless , title = { Lossless Image Compression through Super-Resolution } , author = { Cao, Sheng and Wu, Chao-Yuan and and Kr{\"a}henb{\"u}hl, Philipp } , year = { 2020 } , journal = { arXiv preprint arXiv:2004.02872 } , } 如果您使用我们的代码库，也请考虑 概述 这是SreC在的正式实现。 SReC将无损压缩称为超分辨率问题，并将神经网络应用于图像压缩。 SReC可以在实际运行时对大型数据集实现最新的压缩率。训练，压缩和解压缩得到完全支持，并且是开源的。 入门 我们建
compressai的使用
最新发布
03-28
pip install torch torchvision # 需先安装PyTorch框架 pip install compressai ``` 推荐使用Python 3.8+环境，安装过程需确保网络通畅 ### 二、基础使用示例 图像压缩/解压代码演示： ```python from compressai....
PyTorch 图像处理及格式转换
Melody
04-19 2209
图像格式转换 1 、tensor to PIL image from torchvision import transforms count = 0 def TensortoImg(img): global count img = img.cpu() img = transforms.ToPILImage()(img[0]) # img.show...
【端到端图像压缩】CompressAI运行记录
weixin_44525180的博客
12-24 6387
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。这里将运行的过程分享出来。
Python库 | compressai-1.2.0-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl
05-30
资源分类：Python库 所属语言：Python 使用前提：需要解压 资源全名：compressai-1.2.0-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
探索未来压缩技术：CompressAI——深度学习数据压缩的PyTorch库
gitblog_00601的博客
08-08 1333
探索未来压缩技术：CompressAI——深度学习数据压缩的PyTorch库 CompressAI是一个强大的PyTorch库，旨在推动端到端压缩领域的研究。它不仅提供了定制操作、层和模型，用于基于深度学习的数据压缩，还包含了对TensorFlow compression官方库的部分移植，以及预训练的图像压缩模型。不仅如此，CompressAI还提供了一系列工具，使您能够轻松比较自定义模型与传统...
CompressAI学习
ymy_ymy22的博客
07-13 3011
compressai学习笔记
CompressAI benchmark经典/传统图像编码器的使用
BubbleCodes的博客
12-13 581
CompressAI的github仓库中Usage-Evaluation给出了传统编解码器的使用帮助，但是并未给出详细的使用方法。本文旨在进行总结使用方法。下图是传统编解码器相关代码的存放地点，其中codecs为各种编解码器类的定义模块module，被__main__调用。各个编解码器的输入参数的要求在codecs中可以找到，数据集路径参数是必须的。# 要注意的是 # 在通过python -m script运行脚本的时候，不需要加上后缀 python -m __main__ jpeg。
CompressAI 模型参数配置学习笔记
the_pxxboy的博客
05-24 1616
compressAI
Windows中利用anaconda进行compressai安装（超详细）
weixin_59066161的博客
07-03 2215
Windows中利用anaconda进行compressai安装（超详细）
Compressai模型复现笔记
2403_84678758的博客
10-04 2128
m 是指使用的模型名称，-d 就是数据集的路径，batch-size 训练时的批次量，要根据数据来选择，-lr 就是学习率（学习率不能太小了），-e 是epoch轮数，save保存好训练好的模型关键数据，cuda使用gpu,lambda是拉格朗日乘子（损失函数公式的那个系数）要确定自己在编译器的打开方式是正确的，如果是正确的，那么在compressai的这个大文件夹下面就可以正确打开examples目录。2.将它保存在自己的文件夹里面，（我自己用的是压缩包解压的形式，所以放到新的文件夹里面还要解压）
CompressAI 开源项目教程
gitblog_00090的博客
08-08 1238
CompressAI 开源项目教程 项目介绍 CompressAI 是一个基于 PyTorch 的库和评估平台，用于端到端压缩研究。该项目提供了自定义操作、层和模型，用于基于深度学习的数据压缩。此外，它还包括官方 TensorFlow 压缩库的部分移植，以及预训练的端到端压缩模型，用于学习图像压缩。CompressAI 还提供了评估脚本，用于比较学习模型与经典图像/视频压缩编解码器。 项目快速启动...
深度学习图像识别实战：基于PyTorch框架
从实际应用的角度，可以讨论一些基于PyTorch实现图像识别的成功案例，如使用卷积神经网络（CNN）在各种图像识别竞赛（如ImageNet）中取得的成果，以及在医疗、自动驾驶、工业检测等领域的应用。 以上是根据给定文件...
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