开源项目推荐：基于生成对抗网络的图像压缩

开源项目推荐：基于生成对抗网络的图像压缩

generative-compression TensorFlow Implementation of Generative Adversarial Networks for Extreme Learned Image Compression 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/generative-compression

1. 项目基础介绍

本项目是TensorFlow实现的生成对抗网络（GAN）用于极端学习图像压缩的代码库。它基于Agustsson等人提出的“生成对抗网络用于极端学习图像压缩”的方法。项目的主要编程语言是Python。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是利用生成对抗网络进行图像压缩。具体来说，它包括以下关键特性：

• 生成对抗网络（GAN）架构：项目采用GAN架构，包括一个生成器和一个判别器，用于生成高质量且压缩后的图像。
• 多尺度判别器和特征匹配损失：为了提高重构图像的质量，项目使用了多尺度判别器和特征匹配损失函数。
• 通道瓶颈：通过调整通道瓶颈的大小，可以在不同的比特率下进行图像压缩。
• 噪声采样：在生成器中引入噪声采样，增加了重构图像的随机性和多样性。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新更新，以下是一些新加入的功能和改进：

• 改善了重构图像的质量：通过优化网络结构和损失函数，使得重构图像的质量得到了提升。
• 增加了对新数据集的支持：项目支持了更多数据集的图像压缩，如Cityscapes和ADE 20k数据集。
• 扩展了条件生成对抗网络（cGAN）的实现：在cGAN目录中，增加了基于语义标签图的条件生成对抗网络实现，进一步提高了图像质量。
• 提升了代码的可配置性和可扩展性：通过配置文件和类方法，使得代码更加易于调整和扩展。

本项目是一个活跃的开源项目，持续地在社区中发展和完善，适用于对图像压缩和生成对抗网络感兴趣的程序员和研究人员。

generative-compression TensorFlow Implementation of Generative Adversarial Networks for Extreme Learned Image Compression 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/generative-compression