摘要：
1 def compress(self, x): 2 y = self.g_a(x) 3 y_strings = self.entropy_bottleneck.compress(y) 4 return {"strings": [y_strings], "shape": y.size()[-2:]} 阅读全文
摘要：
目录简介模型在模型中，使用菱形相对位置编码和top—k方法，并将棋盘上下文模型拓展为并行上下文模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-at 阅读全文