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生成压缩:用于极端学习图像压缩的生成对抗网络的TensorFlow实现
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py:13个
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2021-02-06
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生成压缩 TensorFlow实现,用于使用生成对抗网络来学习图像压缩。 该方法由Agustsson等开发。 等基于。 提出的想法非常有趣,并且对它们的方法进行了详细描述。 用法 代码取决于 # Clone $ git clone https://github.com/Justin-Tan/generative-compression.git $ cd generative-compression # To train, check command line arguments $ python3 train.py -h # Run $ python3 train.py -opt momen
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generative-compression-master.zip (41个子文件)
generative-compression-master
.gitignore 1KB
images
results
noiseE56.png 909KB
noiseE54.png 874KB
discriminator_loss.png 368KB
noiseE53.png 938KB
noiseE51.png 974KB
cGANe47.png 919KB
generator_loss.png 630KB
noiseE55.png 923KB
noiseE45.png 970KB
cGAN_epoch44.png 991KB
cGAN_epoch48.png 886KB
cGAN_epoch47.png 831KB
cGAN_epoch38.png 893KB
.DS_Store 6KB
authors
.DS_Store 6KB
kodak_GC_C4.png 3.19MB
data
resize_cityscapes.sh 222B
.gitignore 115B
cityscapes_paths_test.h5 1.12MB
cityscapes_paths_train.h5 1.24MB
cityscapes_paths_val.h5 1.05MB
network.py 24KB
samples
.gitignore 15B
LICENSE 1KB
tensorboard
.gitignore 14B
compress.py 3KB
utils.py 6KB
checkpoints
.gitignore 22B
best
.gitignore 14B
README.md 8KB
config.py 2KB
model.py 10KB
cGAN
network.py 24KB
utils.py 6KB
config.py 2KB
model.py 10KB
data.py 6KB
train.py 5KB
data.py 6KB
train.py 5KB
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小小鹊
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