論文の概要: A GAN-based Tunable Image Compression System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06580v1
• Date: Sat, 18 Jan 2020 02:40:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 05:31:51.896085
• Title: A GAN-based Tunable Image Compression System
• Title（参考訳）: GANに基づく可変画像圧縮システム
• Authors: Lirong Wu, Kejie Huang and Haibin Shen
• Abstract要約: 本稿では、GAN(Generative Adversarial Network)を用いてコンテンツベースの圧縮を再考し、重要でない領域を再構築する。 モデルを再トレーニングすることなく、特定の圧縮比に画像を圧縮するチューナブル圧縮スキームも提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.76136694287327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The method of importance map has been widely adopted in DNN-based lossy image compression to achieve bit allocation according to the importance of image contents. However, insufficient allocation of bits in non-important regions often leads to severe distortion at low bpp (bits per pixel), which hampers the development of efficient content-weighted image compression systems. This paper rethinks content-based compression by using Generative Adversarial Network (GAN) to reconstruct the non-important regions. Moreover, multiscale pyramid decomposition is applied to both the encoder and the discriminator to achieve global compression of high-resolution images. A tunable compression scheme is also proposed in this paper to compress an image to any specific compression ratio without retraining the model. The experimental results show that our proposed method improves MS-SSIM by more than 10.3% compared to the recently reported GAN-based method to achieve the same low bpp (0.05) on the Kodak dataset.
• Abstract（参考訳）: 画像内容の重要度に応じてビット割り当てを実現するため,DNNベースの画像圧縮において重要度マップが広く採用されている。 しかし、重要でない領域でのビットの割り当て不足は、低bpp(ピクセル当たりのビット)での厳しい歪みを招き、効率的なコンテンツ重み付け画像圧縮システムの開発を阻害する。 本稿では、GAN(Generative Adversarial Network)を用いてコンテンツベースの圧縮を再考し、重要でない領域を再構築する。 さらに、マルチスケールのピラミッド分解をエンコーダと判別器の両方に適用し、高解像度画像のグローバル圧縮を実現する。 本論文では,モデルを再トレーニングすることなく,任意の特定の圧縮比に画像を圧縮するために,可変圧縮スキームも提案する。 実験の結果,提案手法は,最近報告したGAN法と比較してMS-SSIMを10.3%以上改善し,Kodakデータセット上で同じ低bpp(0.05)を達成した。

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