Reproducible-Deep-Compressive-Sensing
Reproducible-Deep-Compressive-Sensing 是一个专注于深度学习压缩感知（DCS）领域的开源代码合集，旨在解决该领域研究复现难、代码分散的问题。它系统性地整理了大量基于深度学习的图像与视频压缩感知算法，涵盖了从采样矩阵类型（如分块或基于帧）、采样尺度（单尺度或多尺度）到不同深度学习平台的多种分类维度。
对于研究人员和开发者而言，这个资源库极具价值。它不仅提供了指向原始论文、DOI 链接的便捷入口，更直接汇总了包括 TCS-NET、TransCS、CASNet 等前沿模型的官方源代码，支持 PyTorch 和 Matlab 等主流框架。其独特亮点在于对技术路线的清晰梳理，既包含基于 Transformer 的混合架构，也涵盖深度展开网络（Deep Unfolding）及非局部神经网络等多种创新方法，甚至涉及单像素成像等特定场景。
通过提供可复现的代码基准，Reproducible-Deep-Compressive-Sensing 极大地降低了新学者进入该领域的门槛，同时也为资深研究者对比算法性能、验证创新思路提供了坚实基础。如果你正在从事计算机视觉、信号处理或医学影像重建等相关工作，希望快速定位并运行经典的 DCS 算法，这将是一个不可或缺的参考工具箱。
使用场景
某医疗影像实验室的研究团队正致力于开发一套低剂量 MRI 扫描系统，旨在通过压缩感知技术大幅减少患者扫描时间，同时保证图像重建的清晰度。
没有 Reproducible-Deep-Compressive-Sensing 时
- 复现成本极高：研究人员需从不同论文作者的私有仓库或邮件中零散索取代码，常因环境依赖缺失或文档不全导致无法运行。
- 算法对比困难：由于缺乏统一的分类标准（如基于块/帧、单/多尺度），横向对比 Transformer 架构（如 TransCS）与传统卷积网络（如 CASNet）的性能耗时费力。
- 基线模型缺失：从头搭建深度展开网络（如 AMPD-Net）或混合架构需要数周时间，严重拖慢了针对特定 MRI 数据的算法迭代速度。
- 结果可信度存疑：自行实现的算法难以确保与原始论文参数一致，导致实验结果无法被同行评审信任。
使用 Reproducible-Deep-Compressive-Sensing 后
- 一键获取资源：团队直接通过该工具集提供的链接，快速获取了包含代码、PDF 论文及 DOI 的完整资源包，立即在 PyTorch 环境中跑通了 RK-CSNet 等主流模型。
- 高效选型决策：利用其清晰的分类体系，团队迅速锁定了适合 MRI 特性的“基于块”且“多尺度”的算法（如 MTC-CSNet），将选型时间从数天缩短至几小时。
- 加速研发迭代：直接复用经过验证的高质量基线代码，研究人员只需专注于调整采样矩阵以适应 MRI 硬件，模型优化周期缩短了 60%。
- 确保科研严谨性：所有实验均基于官方复现代码进行，保证了数据对比的公平性与结果的可复现性，显著提升了论文发表的成功率。
Reproducible-Deep-Compressive-Sensing 通过整合碎片化的前沿成果，将医疗影像算法的研发重心从繁琐的代码复现真正回归到了核心创新上。
运行环境要求
未说明 (部分子项目基于 PyTorch/TensorFlow/Caffe/Matlab，通常建议配备 NVIDIA GPU 以加速深度学习训练与推理，但具体型号和显存要求未在文档中列出)
未说明
快速开始
可复现的深度压缩感知
基于深度学习的压缩感知（DCS）源代码集合。提供了源代码、PDF 和 DOI 的链接。 相关工作按采样矩阵类型（帧基/块基）、采样尺度（单尺度、多尺度）以及深度学习平台进行分类。
除采样和图像/视频重建之外的其他代码，均列在“Other”部分。
附注：如果您知道任何相关源代码，请告知我。
块基 DCS
单尺度感知
TCS-NET:[代码]
- H. Gan 等人，《从块到像素：一种基于 Transformer 的分层框架用于压缩图像感知》，TCI 2023
TransCS: [代码]
- M. Shen 等人，《TransCS：一种基于 Transformer 的混合架构用于图像压缩感知》，IEEE 图像处理汇刊，2022年。
TCS: [代码]
- M. B. Lorenzana 等人，《通过全局图像 token 的 Transformer 压缩感知》，IEEE 国际图像处理会议，ICIP 2022。
IBM_CS: [代码]
- B. Lee 等人，《信息瓶颈度量在压缩感知图像重建中的应用》，IEEE 信号处理快报，2022年。
RK-CSNet: [代码] [PyTorch]
- R. Zheng 等人，“龙格-库塔卷积压缩感知网络”，ECCV 2022。
TDCN: [代码] [PyTorch]
- R. Lu 和 K. Ye，“树状扩张卷积网络用于图像压缩感知”，IEEE Access，2022年。
MTC-CSNET: [代码] [PyTorch]
- MTC-CSNet：将 Transformer 与卷积结合用于图像压缩感知，2022年。
CASNet: [代码] [PyTorch]
- B. Chen 和 J. Zhang，“内容感知的可扩展深度压缩感知”，IEEE 图像处理汇刊，2022年。
NL-CSNet: [代码] [PyTorch]
- W. Cui 等人，《使用非局部神经网络进行图像压缩感知》，多媒体汇刊，2022年。
MADUN: [代码] [PyTorch]
- J. Song 等人，《用于压缩感知的记忆增强深度展开网络》（ACM MM 2021）。
SP_DCS：单像素 DCS [代码] [PyTorch]
- Mengyu Jia 等人，《基于无监督深度压缩感知的单像素成像，结合离散特征空间中的协同稀疏性》，生物光子学杂志，2022年。
AMPD-Net:[代码] [PyTorch]
- Z. Zhang、Y. Liu、J. Liu、F. Wen、C. Zhu，“AMP-Net：基于去噪的深度展开用于压缩图像感知”，IEEE 图像处理汇刊，2021年。
DRCS-SR [代码]
- H. Kasem、M. Selim、E. Mohamed、A. Hussein，《DRCS-SR：用于单幅图像超分辨率的深度鲁棒压缩感知》，IEEE Access，2020年。
OPINE-Net [代码] [PyTorch]
- Jian Zhang、Chen Zhao、Wen Gao，“受优化启发的紧凑型深度压缩感知”，IEEE 信号处理精选主题期刊（JSTSP），第14卷，第4期，第765–774页，2020年5月。[pdf]
DUF-WL1:[代码]
- J. Zhang、Y. Li、Z. Yu、Z. Gu、Y. Cheng、H. Gong，“带有加权 ℓ₂ 最小化的深度展开用于压缩感知”，IEEE 物联网期刊，2020年。
TGDOF [代码][Matlab]
- R. Liu、Y. ZHang、S. Cheng、X. Fan、Z. Luo，“一种理论上有保证的鲁棒压缩感知 MRI 优化框架”，AAAI 人工智能会议论文集，2019年。
DNN-CS-STM32-MCU [代码] [Tensorflow]
- 统计信号处理实验室——用于在 STM32 MCU 板上进行 CS 基础信号重建的深度神经网络。
TIP-CSNet [DOI] [代码][Matconvnet] [代码] [PyTorch]
- W. Shi 等人，《利用卷积神经网络进行图像压缩感知》，IEEE 图像处理汇刊，2019年。
LapCSNet [PDF] [代码][Matconvnet]
- Wenxue Cui、Heyao Xu、Xinwei Gao、Shengping Zhang、Feng Jiang、Debin Zhao，“一种高效的深度卷积拉普拉斯金字塔架构，用于低采样率下的 CS 重建”，2018年。
Perceptual-CS [[代码]] (https://github.com/jiang-du/Perceptual-CS) [DOI] [Caffe]
- J. Du、X. Xie、C. Wang 和 G. Shi，“感知压缩感知”，中国模式识别与计算机视觉会议（PRCV），第268–279页，2018年。
ISTA-Net [代码] [PDF] [Tensorflow]
- Z. Jian 和 G. Bernard，“ISTA-Net：一种受优化启发的可解释深度网络，用于图像压缩感知”，IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议，2018年。
CSNet [代码] [代码重实现] [PDF] [DOI] [Matconvnet] [代码重实现-PyTorch]
- W. Shi、F. Jaing、S. Zhang 和 D. Zhao，“用于压缩图像感知的深度网络”，IEEE 国际多媒体与博览会（ICME），2017年。
-
- A. Mousavi、R. G. Baraniuk 等人，“学习逆运算：通过深度卷积网络进行信号恢复”，IEEE 国际声学、语音和信号处理会议（ICASSP）2017年。
DBCS [代码] [PDF] [DOI] [Matlab]
- A. Adler、D. Boublil 和 M. Zibulevsky，“基于块的图像压缩感知，采用深度学习方法”，IEEE 国际多媒体信号处理研讨会（MMSP），2017年。
DR2Net [代码] [代码] [PDF] [Caffe]
- H. Yao, F. Dai, D. Zhang, Y. Ma, S. Zhang, Y. Zhang, 和 Q. Tian，“DR2-net：用于图像压缩感知的深度残差重建网络”，arXiv:1702.05743，2017年。
-
- S. Schneider，“利用卷积自编码器的压缩感知深度学习方法”，技术报告，2016年。
ReconNet [代码] [代码] [PDF] [DOI] [Caffe]
- K. Kulkarni、S. Lohi、P. Turaga、R. Kerviche、A. Ashok，“ReconNet：从压缩感知测量中进行非迭代图像重建”，IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2016年。
多尺度感知
STDIP：[代码]
- Y. Zhong 等人，《基于结构-纹理分解的深度图像先验的图像压缩感知重建》，IEEE信号处理快报，2023年。
AMS-NET：[代码] [Python]
- AMS-Net：用于图像压缩感知的自适应多尺度网络，IEEE多媒体汇刊，2022年。
MS-DCI [DOI] [PDF] [代码][Matconvnet]
- T. N. Canh 等人，《多尺度深度压缩成像》，arXiv，2020年。
可扩展压缩感知网络（SCSNet）[DOI] [PDF] [代码][Matconvnet]
- W. Shi 等人，《用于图像压缩感知的可扩展卷积神经网络》，CVPR 2019。
DoC-DCS [代码] [PDF] [MatcovnNet]
- T. N. Canh 和 B. Jeon，“用于深度压缩感知的卷积差异”，IEEE国际图像处理会议（ICIP），2019年。
DCSNet [代码] [PDF] [MatcovnNet]
- T. N. Canh 和 B. Jeon，“多尺度深度压缩感知网络”，IEEE国际视觉通信与图像处理会议（VCIP），2018年。
MS-CSNet [代码] [DOI] [Matconvnet]
- W. Shi、F. Jiang、S. Liu、D. Zhao，“用于图像压缩感知的多尺度深度网络”，IEEE国际图像处理会议（ICIP），2018年。
-
- K. Xu、Z. Zhang 和 F. Ren，“LAPRAN：一种用于灵活压缩感知重建的可扩展拉普拉斯金字塔重建对抗网络”，arXiv:1807.09388。
自适应感知
- AMS-NET：[代码] [Python]
- AMS-Net：用于图像压缩感知的自适应多尺度网络，IEEE多媒体汇刊，2022年。
- ACSNet [代码]
- L. Zhong、S. Wan 和 L. Xie，“基于深度神经网络的自适应压缩感知成像算法”，物理会议期刊。
基于帧的压缩感知
-
- Thuong Nguyen Canh 和 Hajime Nagahara，“用于FlatCam成像中视觉隐私保护的深度压缩感知”，IEEE国际计算机视觉研讨会，2019年。
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- Maosong Ran、Wenjun Xia、Yongqiang Huang、Zexin Lu、Peng Bao、Yan Liu、Huaiqiang Sun、Jiliu Zhou 和 Yi Zhang，“MD-Recon-Net：一种用于压缩感知MRI的并行双域卷积神经网络”，IEEE辐射与等离子体医学科学汇刊，DOI：10.1109/TRPMS.2020.2991877，在线发表，2020年。
-
- P. Deora、B. Váudeva、S. Bhattacharya、P. M. Pradhan，“使用生成对抗网络进行结构保持的压缩感知MRI重建”，IEEE计算机视觉与模式识别研讨会，2020年。
Tensor-ADMM-Net-CSI[代码] [TensorFlow]
- Jiawei Ma、Xiao-Yang Liu、Zheng Shou、Xin Yuan，“用于快照压缩感知成像的深度张量ADMM-Net”，IEEE ICCV，2019年11月。
ADMM-CSNet[代码]
- Yan Yang、Jian Sun、Huibin Li、Zongben Xu，“ADMM-CSNet：一种用于图像压缩感知的深度学习方法”，IEEE模式识别与机器智能汇刊，2019年。
DCS-GAN [代码][PDF] - 即将由DeepMind发布
- Yan Wu、Mihaela Rosca、Timothy Lillicrap，深度压缩感知，Arxiv 2019年。
F-CSRG [代码] [PDF] [TensorFlow]
- Shaojie Xu、Sihan Zeng、Justin Romberg，“利用具有结构化潜在变量的生成模型进行快速压缩感知恢复”，arXiv:1806.10175，2019年。
-
- Shanshan Wu、Alexandros G. Dimakis、Sujay Sanghavi、Felix X. Yu、Daniel Holtmann-Rice、Dmitry Storcheus、Afshin Rostamizadeh、Sanjiv Kumar，“通过梯度展开学习压缩感知测量矩阵”，arXiv:1806.10175，2018年。
-
- David Van Veen；Ajil Jalal、Eric Price；Sriram Vishwanath；Alexandros G. Dimakis，“结合深度图像先验和学习正则化的压缩感知”，arXiv:1806.06438，2018年。
Deep-ADMM-Net [代码] [DOI] [MatconvNet]
- Yan Yang；Jian Sun；HUIBIN LI；Zongben Xu，“ADMM-CSNet：一种用于图像压缩感知的深度学习方法”，IEEE模式识别与机器智能汇刊，2018年。
VAR-MSI [代码] [[PDF]] [DOI] [TensorFlow]
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- M. Seitzer 等人，“对抗性和感知优化的压缩感知MRI重建”，MICCAI 2018。
KCS-Net [代码] [PDF] [MatconvNet]
- T. N. Canh 和 B. Jeon，“基于深度学习的克罗内克压缩成像”，IEEE亚洲消费电子国际会议，2018年。
DAGAN [代码] [PDF] [DOI] [TensorFlow]
- G. Yang 等人，“DAGAN：用于快速压缩感知MRI重建的深度去混叠生成对抗网络”，IEEE医学影像汇刊，第37卷，第6期，2018年。
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- Qiegen Liu 和 Henry Leung，“用于压缩感知的合成-分析反卷积网络”，IEEE国际图像处理会议，2017年。
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- A. Bora、A. Jalal、A. G. Dimakis，“利用生成模型进行压缩感知”，arXiv:1703.03208，2017年。
Learned D-AMP [代码] [PDF] [TensorFlow]
- C. A. Metzler 等人，“学习型D-AMP：基于原则的神经网络图像压缩感知恢复”，神经信息处理系统进展，2017年。
Deep-Ternary [代码] [PDF] [TensorFlow]
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- M. Mardani 等人，“基于深度生成对抗网络的压缩感知MRI”，arXiv:1706.00051，2017年。
视频压缩感知
DL-CACTI [代码] [TensorFlow]
- M. Qiao、Z. Meng、J. Ma、X. Yuan，“用于视频压缩感知的深度学习”，APL光子学第5期，2020年。
DeepVideoCS [网页] [代码] [PDF] [DOI] [PyTorch]
- M. Illiasdis、L. Spinoulas、A. K. Katsaggelos，“用于视频压缩感知的深度全连接网络”，爱思唯尔数字信号处理杂志，第72卷，2018年。
CSVideoNet [代码] [PDF] [Caffe] [Matlab]
- K. Xu 和 F. Ren，“SVideoNet：一种用于压缩感知视频重建的循环卷积神经网络”，arXiv:162.05203，2018年。
其他
CSNN [代码] [DOI] [Matlab][Tensorflow]
- Yonar 和 Lee 等人，"用于高效解析神经回路的压缩感知框架"（2019），Nature Methods 16，第126–133页。
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- Abdelrahman Taha、Muhammad Alrabeiah、Ahmed Alkhateeb，《利用压缩感知和深度学习实现大型智能表面》，arXiv:1904.10136，2019年4月。
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- Vineet Edupuganti、Morteza Mardani、Joseph Cheng、Shreyas Vasanawala、John Pauly，《用于概率性压缩图像恢复的VAE-GAN：不确定性分析》，arxiv1901.1128，2019年。
Sparse-Gen [代码] [[PDF] [Tensorflow]
- Manik Dhar、Aditya Grover、Stefano Ermon，《利用生成模型建模稀疏偏差以进行压缩感知》，国际机器学习会议（ICML），2018年。
Super-LiDAR [代码] [PDF] [Tensorflow]
- Nathaniel Chodosh、Chaoyang Wang、Simon Lucey，《用于LiDAR深度补全的深度卷积压缩感知》，arXiv:1803.08949，2018年。
Unpaired-GANCS [代码] [Tensorflow]
- 用于重建欠采样MRI图像。
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- M. Kabkab、P. Samangouei 和 R. Chellappa，《基于生成对抗网络的任务感知压缩感知》，AAAI人工智能大会，2018年。
DL-CSI [代码] [PDF] [Tensorflow][Keras]
- Chao-Kai Wen、Wan-Ting Shih 和 Shi Jin，《用于大规模MIMO信道状态信息反馈的深度学习》，IEEE无线通信快报，2018年。
US-CS [代码] [PDF] [DOI] [Tensorflow]
- D. Perdios、A. Besson、M. Arditi 和 J. Thiran，《一种用于超声图像恢复的深度学习方法》，IEEE国际超声学研讨会，2017年。
DeepIoT [代码重实现] [PDF] [Tensorflow]
- Shuochao Yao、Yiran Zhao、Aston Zhang、Lu Su、Tarek Abdelzaher，《DeepIoT：利用压缩-批评者框架压缩传感系统的深度神经网络结构》，AAAI人工智能大会，2018年。
LSTM_CS [代码] [PDF] [DOI] [Matlab]
- H. Palangi、R. Ward 和 L. Deng，《分布式压缩感知：一种深度学习方法》，IEEE信号处理汇刊，第64卷第17期，2016年。
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