1.Caffe学习(二) —— 、编译和安装Caffe（源码安装方式）
2.基于AI或传统编码方法的图像压缩开源算法汇总
Caffe学习(二) —— 、编译和安装Caffe（源码安装方式）
采用caffe源码编译安装方式说明
此方法仅适用于编译CPU支持版本的Caffe。推荐通过Git下载以获取更新及查看历史变更。
主机环境配置
系统环境：Ubuntu .
步骤一：安装依赖库与Python 2.7
步骤二：安装CUDA（注意：虽然仅编译CPU版本的Caffe，但安装CUDA时可能会遇到编译错误，php排序 源码需确保环境兼容性）
编译Caffe
步骤一：修改Make.config文件
具体配置说明请参考我的另一篇博客（"Hello小崔：caffe(master分支)Makefile.config分析"）
步骤二：执行make编译
测试已通过
步骤三：解决编译过程中的错误
错误实例：ImportError: No module named skimage.io
解决方法：执行sudo apt-get install python-skimage
错误实例：ImportError: No module named google.protobuf.internal
解决方法：执行sudo apt-get install python-protobuf
更多错误解决办法，请参阅另一篇博客（"Hello小崔：caffe编译报错解决记录"）
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），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，如何给源码授权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筷子线指标源码力量，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。 创新性的全屏锁机源码混合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），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驱动的云监控系统源码图像压缩，如Haimeng Zhao和Peiyuan Liao的CAE-ADMM，借助ADMM技术优化隐性比特率，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。
