論文の概要: Towards Analysis-friendly Face Representation with Scalable Feature and Texture Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10043v2
• Date: Mon, 19 Apr 2021 16:40:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 07:33:28.640242
• Title: Towards Analysis-friendly Face Representation with Scalable Feature and Texture Compression
• Title（参考訳）: スケーラブルな特徴とテクスチャ圧縮を用いた分析フレンドリーな顔表現に向けて
• Authors: Shurun Wang, Shiqi Wang, Wenhan Yang, Xinfeng Zhang, Shanshe Wang, Siwei Ma, Wen Gao
• Abstract要約: 普遍的で協調的な視覚情報表現は階層的な方法で実現できることを示す。 ディープニューラルネットワークの強力な生成能力に基づいて、基本特徴層と強化層の間のギャップは、特徴レベルのテクスチャ再構築によってさらに埋められる。 提案するフレームワークの効率を改善するために,ベース層ニューラルネットワークをマルチタスクでトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.30411004622508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It plays a fundamental role to compactly represent the visual information towards the optimization of the ultimate utility in myriad visual data centered applications. With numerous approaches proposed to efficiently compress the texture and visual features serving human visual perception and machine intelligence respectively, much less work has been dedicated to studying the interactions between them. Here we investigate the integration of feature and texture compression, and show that a universal and collaborative visual information representation can be achieved in a hierarchical way. In particular, we study the feature and texture compression in a scalable coding framework, where the base layer serves as the deep learning feature and enhancement layer targets to perfectly reconstruct the texture. Based on the strong generative capability of deep neural networks, the gap between the base feature layer and enhancement layer is further filled with the feature level texture reconstruction, aiming to further construct texture representation from feature. As such, the residuals between the original and reconstructed texture could be further conveyed in the enhancement layer. To improve the efficiency of the proposed framework, the base layer neural network is trained in a multi-task manner such that the learned features enjoy both high quality reconstruction and high accuracy analysis. We further demonstrate the framework and optimization strategies in face image compression, and promising coding performance has been achieved in terms of both rate-fidelity and rate-accuracy.
• Abstract（参考訳）: 無数のビジュアルデータセンタアプリケーションにおける究極のユーティリティの最適化に向けて、視覚情報をコンパクトに表現する基本的な役割を担っている。 人間の視覚知覚と機械知に寄与するテクスチャと視覚的特徴を効率的に圧縮するための多くのアプローチが提案されており、それら間の相互作用を研究するための作業は少なくなっている。 本稿では,特徴とテクスチャの圧縮の統合について検討し,階層的手法で普遍的かつ協調的な視覚情報表現を実現することができることを示す。 特に,その特徴とテクスチャの圧縮をスケーラブルな符号化フレームワークで検討し,基礎層がディープラーニング機能および拡張層ターゲットとして機能し,テクスチャを完璧に再構築する。 ディープニューラルネットワークの強力な生成能力に基づき、基本特徴層と強調層との間のギャップは、特徴からテクスチャ表現をさらに構築するために、特徴レベルのテクスチャ再構成によってさらに埋められる。 これにより、元のテクスチャと再構成されたテクスチャの間の残余をさらにエンハンスメント層に搬送することができる。 提案フレームワークの効率を向上させるために,ベース層ニューラルネットワークをマルチタスクで訓練し,学習した特徴を高品質な再構成と高精度解析の両方を享受する。 さらに,顔画像圧縮におけるフレームワークと最適化戦略を実証し,レート忠実度とレート精度の両面で有望な符号化性能を実現した。

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