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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 <image> ``` 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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image-compression-cnn-master.zip (22个子文件)
image-compression-cnn-master
requirements.txt 488B
output
msroi_map.jpg 2KB
overlayed_heatmap.png 385KB
_original_image.png_50.jpg 29KB
_compressed_image.png_.jpg 35KB
_original_image.png_30.jpg 22KB
get_metrics.py 2KB
generate_map.py 2KB
girl_msroi.png 532KB
models
model-50.meta 56.3MB
model-50 93.75MB
checkpoint 267B
LICENSE 1KB
params.py 4KB
README.md 9KB
prepare_data.py 2KB
combine_images.py 7KB
util.py 1KB
read_log.py 4KB
image.png 491KB
model.py 8KB
train.py 4KB
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zhuyurrr
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