論文の概要: Optimizing JPEG Quantization for Classification Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02874v1
• Date: Thu, 5 Mar 2020 19:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 07:50:13.316827
• Title: Optimizing JPEG Quantization for Classification Networks
• Title（参考訳）: 分類ネットワークにおけるJPEG量子化の最適化
• Authors: Zhijing Li, Christopher De Sa, Adrian Sampson
• Abstract要約: 単純なソートされたランダムサンプリング手法は、標準JPEG Q-tableの性能を上回ることができることを示す。 新しいQテーブルは、精度が固定されたときに圧縮率を10%から200%向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.20485214224392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning for computer vision depends on lossy image compression: it reduces the storage required for training and test data and lowers transfer costs in deployment. Mainstream datasets and imaging pipelines all rely on standard JPEG compression. In JPEG, the degree of quantization of frequency coefficients controls the lossiness: an 8 by 8 quantization table (Q-table) decides both the quality of the encoded image and the compression ratio. While a long history of work has sought better Q-tables, existing work either seeks to minimize image distortion or to optimize for models of the human visual system. This work asks whether JPEG Q-tables exist that are "better" for specific vision networks and can offer better quality--size trade-offs than ones designed for human perception or minimal distortion. We reconstruct an ImageNet test set with higher resolution to explore the effect of JPEG compression under novel Q-tables. We attempt several approaches to tune a Q-table for a vision task. We find that a simple sorted random sampling method can exceed the performance of the standard JPEG Q-table. We also use hyper-parameter tuning techniques including bounded random search, Bayesian optimization, and composite heuristic optimization methods. The new Q-tables we obtained can improve the compression rate by 10% to 200% when the accuracy is fixed, or improve accuracy up to $2\%$ at the same compression rate.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンのディープラーニングは、画像圧縮の損失に依存する。トレーニングやテストデータに必要なストレージを削減し、デプロイメントにおける転送コストを低減します。 メインストリームのデータセットとイメージングパイプラインはすべて、標準のJPEG圧縮に依存している。 JPEGでは、周波数係数の量子化の度合いが損失性を制御する:8×8量子化テーブル(Q−table)は符号化画像の品質と圧縮比の両方を決定する。 長い仕事の歴史でより良いqテーブルを求めてきたが、既存の仕事は、画像の歪みを最小化したり、人間の視覚システムのモデルに最適化することを目的としている。 この研究は、JPEG Q-tablesが特定のビジョンネットワークに対して“より優れた”存在であり、人間の知覚や最小限の歪みのために設計されたものよりも優れた品質のトレードオフを提供できるかどうかを問う。 我々は、新しいQテーブルの下でJPEG圧縮の効果を探るため、高解像度の画像Netテストセットを再構成する。 視覚タスクにQテーブルをチューニングするためのいくつかのアプローチを試みる。 単純なソートされたランダムサンプリング手法は、標準JPEG Q-tableの性能を超えることができる。 また,境界付きランダム探索,ベイズ最適化,複合ヒューリスティック最適化といったハイパーパラメータチューニング手法も使用する。 得られた新しいQテーブルは、精度が固定されたときに圧縮率を10%から200%向上させることができる。

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