STF: 基于PyTorch的图像压缩开源项目

STF: 基于PyTorch的图像压缩开源项目

STF Pytorch implementation of the paper "The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image Compression". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/stf3/STF

1. 项目基础介绍及主要编程语言

STF（The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image Compression）是一个基于PyTorch的开源图像压缩项目。该项目旨在实现一种新型的图像压缩方法，通过卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）架构来学习图像压缩。项目的主要编程语言是Python，同时包含了少量的C++代码。

2. 项目的核心功能

STF项目的核心功能包括：

• 图像压缩：通过CNN和Transformer架构对图像进行压缩，提高压缩效率。
• 窗口注意力机制：采用窗口注意力机制，提升了图像压缩的率和失真性能。
• 自定义损失函数：支持自定义率失真损失函数，以便在训练过程中优化模型的压缩性能。
• 预训练模型：提供了多种预训练模型，方便用户快速部署和使用。
• 评估工具：提供了模型评估工具，用于测试模型的压缩效果。

3. 项目最近更新的功能

根据项目最近更新的内容，以下是一些新增功能：

• 性能优化：对现有模型进行了性能优化，提高了模型的压缩速度和效率。
• 代码重构：对部分代码进行了重构，使代码更加清晰和易于维护。
• 新模型架构：增加了新的变换器架构模型，进一步提升了图像压缩的质量。
• 扩展性增强：增强了项目的扩展性，用户可以更方便地根据自己的需求对项目进行定制化修改。

STF Pytorch implementation of the paper "The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image Compression". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/stf3/STF