CompressAI 开源项目教程

CompressAI 开源项目教程

CompressAIA PyTorch library and evaluation platform for end-to-end compression research项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CompressAI

项目介绍

CompressAI 是一个基于 PyTorch 的库和评估平台，用于端到端压缩研究。该项目提供了自定义操作、层和模型，用于基于深度学习的数据压缩。此外，它还包括官方 TensorFlow 压缩库的部分移植，以及预训练的端到端压缩模型，用于学习图像压缩。CompressAI 还提供了评估脚本，用于比较学习模型与经典图像/视频压缩编解码器。

项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 Python 3.8+ 和 PyTorch 1.7+。然后，你可以通过以下命令安装 CompressAI：

pip install compressai

从源码安装

如果你需要从源码安装，可以按照以下步骤进行：

git clone https://github.com/InterDigitalInc/CompressAI.git
cd CompressAI
pip install -U pip && pip install -e .

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示如何使用预训练模型进行图像压缩：

import compressai
from compressai.models import load_pretrained

# 加载预训练模型
model = load_pretrained('bmshj2018-factorized')

# 压缩图像
compressed = model.compress(image)

# 解压缩图像
decompressed = model.decompress(compressed)

应用案例和最佳实践

图像压缩

CompressAI 提供了多种预训练模型，可以用于图像压缩。以下是一个使用

bmshj2018-factorized

模型的示例：

from compressai.models import load_pretrained

model = load_pretrained('bmshj2018-factorized')
compressed = model.compress(image)
decompressed = model.decompress(compressed)

视频压缩

虽然 CompressAI 目前主要针对图像压缩，但它计划扩展到视频压缩领域。以下是一个视频压缩的示例：

python3 -m compressai utils video eval_model checkpoint /path/to/video/folder/ -a ssf2020 -p $MODEL_CHECKPOINT

典型生态项目

PyTorch

CompressAI 是基于 PyTorch 构建的，因此与 PyTorch 生态系统紧密集成。你可以利用 PyTorch 的各种工具和库来增强 CompressAI 的功能。

TensorFlow Compression

虽然 CompressAI 是基于 PyTorch 的，但它也部分移植了 TensorFlow 压缩库的功能，这使得它能够与 TensorFlow 生态系统进行一定程度的交互。

其他图像处理库

CompressAI 可以与其他图像处理库（如 OpenCV 和 PIL）结合使用，以实现更复杂的图像处理任务。

通过以上内容，你应该能够快速上手并使用 CompressAI 进行图像和视频压缩。希望这个教程对你有所帮助！

CompressAIA PyTorch library and evaluation platform for end-to-end compression research项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CompressAI