1.caffe ä¸ä¸ºä»ä¹bnå±è¦åscaleå±ä¸èµ·ä½¿ç¨
2.基于AI或传统编码方法的图像压缩开源算法汇总
caffe ä¸ä¸ºä»ä¹bnå±è¦åscaleå±ä¸èµ·ä½¿ç¨
1) è¾å ¥å½ä¸å x_norm = (x-u)/std, å ¶ä¸uåstdæ¯ä¸ªç´¯è®¡è®¡ç®çåå¼åæ¹å·®ã2ï¼y=alphaÃx_norm + betaï¼å¯¹å½ä¸ååçxè¿è¡æ¯ä¾ç¼©æ¾åä½ç§»ãå ¶ä¸alphaåbetaæ¯éè¿è¿ä»£å¦ä¹ çã
é£ä¹caffeä¸çbnå±å ¶å®åªåäºç¬¬ä¸ä»¶äºï¼scaleå±åäºç¬¬äºä»¶äºï¼æ以两è è¦ä¸èµ·ä½¿ç¨ã
ä¸ï¼å¨Caffeä¸ä½¿ç¨Batch Normalizationéè¦æ³¨æ以ä¸ä¸¤ç¹ï¼
1. è¦é åScaleå±ä¸èµ·ä½¿ç¨ã
2. è®ç»çæ¶åï¼å°BNå±çuse_global_stats设置为falseï¼ç¶åæµè¯çæ¶åå°use_global_stats设置为trueã
äºï¼åºæ¬å ¬å¼æ¢³çï¼
Scaleå±ä¸»è¦å®æ top=alpha∗bottom+betatop=alpha∗bottom+betaçè¿ç¨ï¼åå±ä¸ä¸»è¦æ两个åæ°alphaalphaä¸betabeta,
æ±å¯¼ä¼æ¯è¾ç®åã∂y∂x=alpha;∂y∂alpha=x;∂y∂beta=1ã éè¦æ³¨æçæ¯alphaalphaä¸betabetaå为åéï¼é对è¾å ¥çchannelschannelsè¿è¡çå¤çï¼å æ¤ä¸è½ç®åç认å®ä¸ºä¸ä¸ªfloatfloatçå®æ°ã
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å¨Caffe protoä¸ScaleParameterä¸å¯¹Scaleæå¦ä¸å 个åæ°ï¼
1ï¼åºæ¬æååéï¼åºæ¬æååé主è¦å å«äºBiaså±çåæ°ä»¥åScaleå±å®æ对åºééçæ 注工ä½ã
2ï¼åºæ¬æåå½æ°ï¼ä¸»è¦å å«äºLayerSetup,Reshape ,ForwardåBackward ï¼å é¨è°ç¨çæ¶åbias_term为trueçæ¶åä¼è°ç¨biasLayerçç¸å ³å½æ°ã
3ï¼Reshape è°æ´è¾å ¥è¾åºä¸ä¸é´åéï¼Reshapeå±å®æ许å¤ä¸é´åéçsizeåå§åã
4ï¼Forward åå计ç®ï¼åå计ç®ï¼å¨BNä¸å½ç´§è·çBNçå½ä¸åè¾åºï¼å®æä¹ä»¥alphaä¸+biasçæä½ï¼ç±äºalphaä¸biaså为Cçåéï¼å æ¤éè¦å è¿è¡å¹¿æã
5ï¼Backward åå计ç®ï¼ä¸»è¦æ±è§£ä¸ä¸ªæ¢¯åº¦ï¼å¯¹alpha ãbetaåè¾å ¥çbottom(æ¤å¤çtemp)ã
基于AI或传统编码方法的图像压缩开源算法汇总
探索图像压缩技术的前沿,融合AI与传统编码策略,我们精选了多项开创性研究成果,旨在提升图像压缩的效率与视觉质量。让我们一同探索这些卓越的算法:Li Mu等人的突破:年CVPR大会上,他们提出了《Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression》(论文链接),美元基金源码资本借助深度学习的自编码器,赋予内容感知,通过优化编码器、解码器和量化器,赋予图像在低比特率下更清晰的边缘和丰富纹理,减少失真。其开源代码可于这里找到,基于Caffe框架。
Conditional Probability Models的视频源码怎么调整革新:Mentzer等人在年的CVPR展示了他们的工作,通过内容模型提升深度图像压缩的性能,论文名为《Conditional Probability Models for Deep Image Compression》(论文链接)。
利用深度神经网络的力量,研究者们正在重新定义压缩标准。例如,Toderici等人在年的CVPR中展示了《Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks》,使用RNN构建可变压缩率的php项目源码代码系统,无需重新训练(论文链接)。其开源代码可在GitHub找到,基于PyTorch 0.2.0。 创新性的混合GRU和ResNet架构,结合缩放加性框架,如Prakash等人年的工作所示,通过一次重建优化了率-失真曲线(论文链接),长上影公式源码在Kodak数据集上,首次超越了JPEG标准。开源代码见这里,基于Tensorflow和CNN。 AI驱动的图像压缩,如Haimeng Zhao和Peiyuan Liao的CAE-ADMM,借助ADMM技术优化隐性比特率,ssl_new源码提高了压缩效率与失真性能(论文),对比Balle等人的工作(论文)有所突破。 生成对抗网络(GAN)的优化应用,如.论文,展示了在低比特率下图像压缩的显著改进,开源代码可在GitHub找到,它以简洁的方式实现高图像质量。 深度学习驱动的DSSLIC框架,通过语义分割与K-means算法,提供分层图像压缩的高效解决方案,开源代码在此,适用于对象适应性和图像检索。 传统方法如Lepton,通过二次压缩JPEG,节省存储空间,Dropbox的开源项目链接,适合JPEG格式存储优化。 无损图像格式FLIF,基于MANIAC算法,超越PNG/FFV1/WebP/BPG/JPEG,支持渐进编码,详情可在官方网站查看。 Google的Guetzli,以高效压缩提供高画质JPEG,体积比libjpeg小-%,适用于存储优化(源码)。 这些创新的算法和技术,展示了AI和传统编码方法在图像压缩领域的融合与进步,不仅提升了压缩效率,更为图像的存储和传输提供了前所未有的可能性。2024-12-24 08:452040人浏览
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外科名醫江坤俊近日爆出婚內出軌院內護理師,又傳出騷擾同節目主持人,形象重挫,TVBS今9)天證實,江坤俊請辭健康2.0主持,隨後本人也在臉書發聲,宣布暫停演藝圈工作,並對所有不實指控,保留法律追訴權。
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