Closed lunalovegood600 closed 1 year ago
压缩单个图像bpp为0.05左右也不是很奇怪的事。 对于你的担忧,我建议你可以在compressai下用其他模型,在接近的码率下也测试下,如果bpp也比较低,说明结果就是正常的。
在compressai下用其他模型是指官方compressAI下的代码模型,例如mbt2018,cheng2020之类的吗?
是的,compressai有提供预训练模型。
好的谢谢谢!我去试试!
您好请问一下这个预训练模型是在哪下的呀,谢谢您
作者您好,想问下您有没有尝试过用cnn预训练模型去压缩比较大的图像?我下载了您的基于cnn的预训练模型后,压缩了一张3.6M的图像,得到了如下结果:
"name": "cnn", "description": "Inference (ans)", "results": { "psnr": [ 36.9149467424472 ], "ms-ssim": [ 0.9617322683334351 ], "bpp": [ 0.05067232837933475 ], "encoding_time": [ 0.5175447463989258 ], "decoding_time": [ 0.34578394889831543 ] } 其中单看psnr可能会觉得效果很好,但是bpp为0.05几,这样子的结果是正常的嘛?我又压缩了一张大小为6M左右的图像,得到的结果为:"name": "cnn", "description": "Inference (ans)", "results": { "psnr": [ 35.43835283028224 ], "ms-ssim": [ 0.9664726257324219 ], "bpp": [ 0.03681968530415619 ], "encoding_time": [ 1.4469022750854492 ], "decoding_time": [ 0.8462481498718262 ] } bpp的结果为0.036几,感觉很奇怪。不知道您有没有压缩过比较大的图像,结果是怎样呢?如果能得到回复我将会很感激!!
作者您好,想问下您有没有尝试过用cnn预训练模型去压缩比较大的图像?我下载了您的基于cnn的预训练模型后,压缩了一张3.6M的图像,得到了如下结果:
"name": "cnn", "description": "Inference (ans)", "results": { "psnr": [ 36.9149467424472 ], "ms-ssim": [ 0.9617322683334351 ], "bpp": [ 0.05067232837933475 ], "encoding_time": [ 0.5175447463989258 ], "decoding_time": [ 0.34578394889831543 ] } 其中单看psnr可能会觉得效果很好,但是bpp为0.05几,这样子的结果是正常的嘛?我又压缩了一张大小为6M左右的图像,得到的结果为:"name": "cnn", "description": "Inference (ans)", "results": { "psnr": [ 35.43835283028224 ], "ms-ssim": [ 0.9664726257324219 ], "bpp": [ 0.03681968530415619 ], "encoding_time": [ 1.4469022750854492 ], "decoding_time": [ 0.8462481498718262 ] } bpp的结果为0.036几,感觉很奇怪。不知道您有没有压缩过比较大的图像,结果是怎样呢?如果能得到回复我将会很感激!!