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授权协议 Apache-2.0
开发语言 Python 查看源码 »
操作系统 跨平台
软件类型 开源软件
开源组织 Google
地区 不详
投 递 者 Alias_Travis
适用人群 未知
收录时间 2022-12-05

软件简介

Attention center 是一个机器学习模型,这个仓库包含:

  • 一个 TensorFlow Lite 模型,可用于预测图像的注意中心,即图像中最突出的部分所在的区域
  • 一个 Python 脚本,可用于使用注意力中心对图像进行批量编码。这可以和子模块 libjxl 一起使用,以便创建 JPEG XL 图像,这样解码图像将从由模型决定的注意中心开始。

Google Attention center 模型的一些预测实例,其中绿点是模型预测的图像注意力中心点。

如何使用

请确保你已经安装了 Python 和 Tensorflow:

  • 从 GitHub 上克隆它,包括子模块
  • 构建 libjxl,按照 libjxl repo 中给出的说明
  • 运行 encode_with_centers.py 脚本。
git clone https://github.com/google/attention-center --recursive --shallow-submodules
cd attention-center/libjxl
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_TESTING=OFF ..
cmake --build . -- -j$(nproc)
cd ../../
python encode_with_centers.py --lite_model_file=./model/center.tflite \
  --image_dir="${INPUT_IMAGE_DIR}" --output_dir="${OUTPUT_IMAGE_DIR}"

有以下标志:

  --[no]dry_run: If true, only do a dry run, do not write files.
    (default: 'false')
  --encoder: Location of th encoder binary.
  --image_dir: Name of the directory of input images.
    (default: './libjxl/build/tools/cjxl')
  --lite_model_file: Path to the corresponding TFLite model.
  --new_suffix: File extension of the compressed file.
    (default: 'jxl')
  --output_dir: Name of the directory of the output images.
  --[no]verbose: If true, prints info about the commands executed.
    (default: 'true')
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代码

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