image-compression-cnn:使用深度卷积神经网络(CNN)的JPEG图像语义压缩

上传者: 42129970 | 上传时间: 2023-05-03 20:10:13 | 文件大小: 140.8MB | 文件类型: ZIP
使用深度卷积网络的语义感知图像压缩 该代码是论文一部分,论文摘要在本页底部提供。 它包括三个部分: 生成感兴趣的多结构区域(MSROI)的代码(使用CNN模型。已提供了预训练的模型) 使用MSROI映射在语义上将图像压缩为JPEG的代码 训练CNN模型的代码(供1使用) 要求: 张量流 脾气暴躁的 大熊猫 Python PIL Python SKimage 有关详细的要求列表,请参阅requirements.txt 推荐: Imagemagick(用于更快的图像操作) VQMT(用于获取指标以比较图像) 目录 如何使用此代码? 生成地图 ``` python generate_map.py ``` 在“输出”目录中生成地图和覆盖文件。 如果收到此错误 ``` InvalidArgumentError (see above for traceb

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[{"title":"( 22 个子文件 140.8MB ) image-compression-cnn:使用深度卷积神经网络(CNN)的JPEG图像语义压缩","children":[{"title":"image-compression-cnn-master","children":[{"title":"requirements.txt <span style='color:#111;'> 488B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"output","children":[{"title":"msroi_map.jpg <span style='color:#111;'> 2.45KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"overlayed_heatmap.png <span style='color:#111;'> 384.78KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"_original_image.png_50.jpg <span style='color:#111;'> 29.44KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"_compressed_image.png_.jpg <span style='color:#111;'> 34.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"_original_image.png_30.jpg <span style='color:#111;'> 21.52KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"get_metrics.py <span style='color:#111;'> 1.60KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"generate_map.py <span style='color:#111;'> 2.14KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"girl_msroi.png <span style='color:#111;'> 532.42KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"models","children":[{"title":"model-50.meta <span style='color:#111;'> 56.30MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"model-50 <span style='color:#111;'> 93.75MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"checkpoint <span style='color:#111;'> 267B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 1.05KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"params.py <span style='color:#111;'> 4.03KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 9.14KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"prepare_data.py <span style='color:#111;'> 1.74KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"combine_images.py <span style='color:#111;'> 7.29KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"util.py <span style='color:#111;'> 1.45KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"read_log.py <span style='color:#111;'> 4.50KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"image.png <span style='color:#111;'> 491.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"model.py <span style='color:#111;'> 7.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train.py <span style='color:#111;'> 4.25KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false}],"spread":true}]

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