論文の概要: Perceptually Optimizing Deep Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02711v2
• Date: Thu, 9 Jul 2020 15:04:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 06:03:40.104725
• Title: Perceptually Optimizing Deep Image Compression
• Title（参考訳）: 深部画像圧縮の知覚的最適化
• Authors: Li-Heng Chen and Christos G. Bampis and Zhi Li and Andrey Norkin and Alan C. Bovik
• Abstract要約: 平均二乗誤差(MSE)と$ell_p$ノルムは、ニューラルネットワークの損失の測定で大きく支配されている。 本稿では,定量的知覚モデルに対して,画像解析ネットワークを最適化するための異なるプロキシ手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.705543593594285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mean squared error (MSE) and $\ell_p$ norms have largely dominated the measurement of loss in neural networks due to their simplicity and analytical properties. However, when used to assess visual information loss, these simple norms are not highly consistent with human perception. Here, we propose a different proxy approach to optimize image analysis networks against quantitative perceptual models. Specifically, we construct a proxy network, which mimics the perceptual model while serving as a loss layer of the network.We experimentally demonstrate how this optimization framework can be applied to train an end-to-end optimized image compression network. By building on top of a modern deep image compression models, we are able to demonstrate an averaged bitrate reduction of $28.7\%$ over MSE optimization, given a specified perceptual quality (VMAF) level.
• Abstract（参考訳）: 平均二乗誤差(MSE)と$\ell_p$ノルムは、その単純さと解析的性質から、ニューラルネットワークの損失の測定に大きく依存している。 しかしながら、視覚情報損失を評価するために使用される場合、これらの単純な規範は人間の知覚とあまり一致しない。 本稿では,定量的知覚モデルに対して,画像解析ネットワークを最適化するための異なるプロキシ手法を提案する。 具体的には、ネットワークの損失層として機能しながら知覚モデルを模倣したプロキシネットワークを構築し、この最適化フレームワークをエンドツーエンドの最適化画像圧縮ネットワークのトレーニングに適用する方法を実験的に実証する。 最新の深部画像圧縮モデルの上に構築することにより、特定の知覚品質(VMAF)レベルを考慮し、MSE最適化よりも平均28.7\%のビットレート削減を実証することができる。

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