Zstandard，或简称为zstd，是一种快速的无损压缩算法，以zlib级和更好的压缩率针对实时压缩方案。 它由Huff0和FSE libr Zstandard（简称zstd）提供的非常快的熵阶段作为后盾，是一种快速的无损压缩算法，以zlib级和更好的压缩率为目标的实时压缩方案。 它由Huff0和FSE库提供的非常快的熵阶段作为后盾。 该项目以开源的BSD和GPLv2双重许可C库的形式提供，并提供生成和解码.zst，.gz，.xz和.lz4文件的命令行实用程序。 如果您的项目需要另一种编程语言，则已知端口和绑定的列表为

CLIP-Q: Deep Network Compression Learning by In-Parallel Pruning-Quantization，CVPR2018 code

spec-img-finesse 在他们的工作Makantasis等。 （2015年）表明，使用CNN，高光谱图像可以成功分类。 CNN可以对像素的光谱和空间特征进行编码。 特征的从低到高层次结构极大地提高了分类性能。 在我们的CNN实施中，我们使用层修剪和层压缩方法扩展和优化了它们的方法。 每个植物在电磁频谱上都有其独特的频谱“特征”，可以使用高光谱传感器捕获该特征。 将图像中的高光谱带作为特征，将每个像素作为样本，利用卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）对植物进行分类。 CNN优化有助于防止过拟合，加速推理并减少其在内存，电池和计算能力方面的资源。 Keras 2.1.5与Tensorflow 1.7.0结合使用。 使用了印度松树数据集。 使用支持多项式的SVM可以达到83.9％的测试精度，而使用CNN可以达到99.2％的测试精度。 可以在项目报告“使用高光谱图像进行植

matlab计算psnr代码GAN_压缩 ICASSP 2020 第 45 届声学、语音和信号处理国际会议的代码。该代码用于音频压缩部分，但可以通过小的修改用于图像压缩。 抽象的 我们提出了一个统一的压缩框架，它使用生成对抗网络 (GAN) 来压缩图像和语音信号。 压缩后的信号由一个潜在向量表示，该向量被输入到一个生成器网络中，该网络被训练产生高质量的信号，最小化目标函数。 为了有效地量化压缩信号，非均匀量化的最佳潜在向量通过迭代反向传播进行识别，每次迭代执行 ADMM 优化。 我们的实验表明，所提出的算法在各种指标（包括比特率、PSNR 和基于神经网络的信号分类精度）中量化的图像和语音压缩都优于先前的信号压缩方法 引文 如果您发现此代码有用，请考虑引用： @inproceedings{liu2020unified, title={Unified Signal Compression Using Generative Adversarial Networks}, author={Liu, Bowen and Cao, Ang and Kim, Hun-Seok},\nbooktitle=

arm的图像压缩格式简介，让你对帧压缩有个基本了解。

Python LZ77压缩器 python中LZ77压缩算法的简化实现。 实作 压缩器遵循标准LZ77压缩算法的实现。 在特定位置使用超前缓冲区，可以从数据历史记录的固定大小窗口中找到最长的匹配项。 如果找到匹配项，则将子字符串替换为指向匹配项开始处的指针（距离）以及匹配项的长度。 设置和依赖项 首先，您需要克隆存储库： git clone https://github.com/manassra/LZ77-Compressor.git LZ77Compressor使用 python模块作为唯一的依赖项。 可以使用python软件包管理器来安装此依赖项，如下所示： pip install -r requirements.txt 用法 from LZ77 import LZ77Compressor compressor = LZ77Compressor ( window_size = 20 ) # window_size is optional 选件 window_size一个可选的整数，用于指定历史记录窗口的长度。 默认值为20。 压缩档案 input_file_p

matlab有损压缩代码有损音频压缩 MPEG音频压缩的实现。 Encoder_main_script.m只需输入.wav文件并量化频域系数。 该算法基于人类听力系统的心理声学模型。 创建了使用DFT和DCT的抽取器，量化器，变换编码，并通过MATLAB对MPEG /音频编码器的某些缺失部分进行了音频压缩。 可以找到详细的技术报告

Matlab dpcm编码代码Image_compression_using_DPCM 该存储库包含用MATLAB编写的差分脉冲编码调制（DPCM）的示例。

深度压缩压缩深度神经网络，并带有经过修剪训练的量化和霍夫曼算法 这是文件的pytorch实现。 Pytorch版本：0.4.0

论文笔记Literature Review of Deep Network Compression对应逻辑结构图，xmind软件可打开