shaoheshaohe 发表于 2020-3-12 14:45:20

image compression by deep learning开源项目记录

本帖最后由 shaoheshaohe 于 2020-3-13 17:49 编辑

1. OK 【tf1.15】
更新日期:20天前。被认为是state-of-the-art。
地址:https://github.com/tensorflow/compression
论文:实现了大量的压缩方法。2020年之前的方案,有此一个project,基本足矣。
是否直接可用:有pip安装,有pretrained model。

2. OK
更新日期:2个月以前。
地址:https://github.com/ayziksha/DSIN
论文:Deep Image Compression using Decoder Side Information
是否直接可用:有KITTI数据集训练出的权重。

3. OK 【无损压缩】
更新日期:2个月以前
地址:https://github.com/hilloc-submission/hilloc
论文:ICLR20。 HiLLoC: Lossless Image Compression with Hierarchical Latent Variable Models
是否直接可用:4层与24层这两个模型,有预训练权重。代码依赖另一个工程craystack

4. 待定
更新日期:20天前。
地址:https://github.com/speechmatics/hqa
论文:Hierarchical Quantized Autoencoders
是否直接可用:所有代码,竟然都在一个jupyter文件中。

5. OK
更新日期:3年前。
地址:https://github.com/ndscigdata/RAISR
论文:多年前Google的技术
是否直接可用:没有deep learning,代码似乎比较简单。

hilloc-4layer: https://drive.google.com/open?id ... cJNla6WBIGAnuRcdJRY
hilloc-24layer: https://drive.google.com/open?id ... 4B26dqRe-3-kNyh-z4O
DSIN-KITTI: https://drive.google.com/drive/f ... Qlb68Ch?usp=sharing

youtube talk on learned image compression: https://www.youtube.com/watch?v=x_q7cZviXkY
compression-model: https://storage.googleapis.com/t ... tagraphs/models.txt

6.
更新日期:数日前
地址:https://github.com/RenYang-home/HLVC
论文:CVPR 2020. Learning for Video Compression with Hierarchical Quality and Recurrent Enhancement
是否直接可用:只是有个地址,代码还没上传。

7.
更新日期:2个月以前说要更新,一直没有。
地址:https://github.com/minhmanho/rrdncnn
论文:Down-Sampling Based Video Coding with Degradation-aware Restoration-Reconstruction Deep Neural Network
是否直接可用:没有代码,只有地址。

8.
更新日期:数月前
地址:https://github.com/LichengXiao2017/deep-image-compression
论文:Improved Image Coding Autoencoder With Deep Learning
是否直接可用:代码可用,但没有pretrained model

shaoheshaohe 发表于 2020-3-13 17:49:52

更新日期:数月前
地址:https://github.com/LichengXiao2017/deep-image-compression
论文:Improved Image Coding Autoencoder With Deep Learning
是否直接可用:代码可用,但没有pretrained model
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