探索新一代图像压缩：Introducing InvCompress-优快云博客

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🎉 探索新一代图像压缩：Introducing InvCompress

InvCompress [ACMMM 2021 Oral] Enhanced Invertible Encoding for Learned Image Compression 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InvCompress

项目介绍

在数字媒体时代，高效的图像压缩算法是不可或缺的。InvCompress 是一项基于Pytorch构建的开源实现，其核心为“增强型可逆编码用于学习式图像压缩”，并已成功发表于ACMMM 2021（口头报告）。该项目创新性地利用了可逆神经网络(INNs)，以一种更高效的方式构造起原始图像与潜在特征空间之间的桥梁。

技术解析

1. 基础架构

源框架: InvCompress 建立在CompressAI的基础之上，并对其进行了扩展和改进。
关键组件: 在模型中引入了一个精心设计的“注意力通道挤压层”来解决训练不稳定的问题，以及一个“特征增强模块”用于提升非线性表示能力。

2. 特点解析

信息损失减少: 使用INNs显著减少了从图像到潜变量转换过程中的信息损失。
维度调整: 注意力机制使得特征尺寸可以根据目标比特率灵活调节。
残差连接: 引入残差结构加强深度网络的学习效果。

应用场景

适用于任何需要高质量图像压缩的应用，如：

在线影像服务: 加速图片加载速度，改善用户体验。
移动设备存储: 提高数据存储效率，节省存储空间。
云存储: 减少服务器带宽消耗，降低成本。

实际应用亮点

InvCompress 不仅提供了详细的安装和评估指南，还附带预训练模型，便于用户快速上手。无论是评估还是训练，用户都可以轻松操作，尤其对于自定义数据集的支持，进一步拓宽了其应用范围。

性能展示

训练示例

通过简单的命令行即可完成模型训练或评估任务：

python examples/train.py -exp exp_01_mse_q1 -m invcompress -d ../data/flicker --epochs 600 -lr 1e-4 --batch-size 8 --cuda --gpu_id 0 --lambda 0.0016 --metrics mse --save

如何参与？

如果你对这项工作感到兴趣或者在研究中受益，请引用我们的论文：

@inproceedings{xie2021enhanced,
    title = {Enhanced Invertible Encoding for Learned Image Compression}, 
    author = {Yueqi Xie and Ka Leong Cheng and Qifeng Chen},
    booktitle = {Proceedings of the ACM International Conference on Multimedia},
    pages = {162--170},
    year = {2021}
}