論文の概要: Image Compression with Encoder-Decoder Matched Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09642v2
• Date: Sat, 30 Jan 2021 05:50:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 09:08:56.145171
• Title: Image Compression with Encoder-Decoder Matched Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: Encoder-Decoder Matched Semantic Segmentation による画像圧縮
• Authors: Trinh Man Hoang, Jinjia Zhou, Yibo Fan
• Abstract要約: レイヤー画像圧縮は有望な方向です。 セマンティックセグメントを圧縮された画像データと共に送信する作業もある。 エンコーダマッチングセマンティックセグメンテーション(EDMS)を用いた新しいレイヤー画像圧縮フレームワークを提案する。 提案されたEDMSフレームワークは、HEVCベース(BPG)エンコーディング時間よりも最大35.31%のBDレート削減を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.536056887418676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, layered image compression is demonstrated to be a promising direction, which encodes a compact representation of the input image and apply an up-sampling network to reconstruct the image. To further improve the quality of the reconstructed image, some works transmit the semantic segment together with the compressed image data. Consequently, the compression ratio is also decreased because extra bits are required for transmitting the semantic segment. To solve this problem, we propose a new layered image compression framework with encoder-decoder matched semantic segmentation (EDMS). And then, followed by the semantic segmentation, a special convolution neural network is used to enhance the inaccurate semantic segment. As a result, the accurate semantic segment can be obtained in the decoder without requiring extra bits. The experimental results show that the proposed EDMS framework can get up to 35.31% BD-rate reduction over the HEVC-based (BPG) codec, 5% bitrate, and 24% encoding time saving compare to the state-of-the-art semantic-based image codec.
• Abstract（参考訳）: 近年,層状画像圧縮は,入力画像のコンパクトな表現を符号化し,アップサンプリングネットワークを用いて画像再構成を行う,有望な方向であることが実証されている。 再構成画像の品質をさらに向上するため、圧縮画像データとともに意味セグメントを送信する作業もある。 これにより、セマンティックセグメントの送信に余分なビットを必要とするため、圧縮比も低下する。 そこで本研究では,エンコーダ・デコーダマッチングセマンティックセグメンテーション(EDMS)を用いた新しい層画像圧縮フレームワークを提案する。 そして、セマンティックセグメンテーションに続いて、不正確なセマンティックセグメンテーションを強化するために特別な畳み込みニューラルネットワークが使用される。 これにより、余分なビットを必要とせずに、正確な意味セグメントをデコーダで得ることができる。 実験結果から,提案したEDMSフレームワークはHEVC(BPG)コーデックよりも最大35.31%のBDレートを削減でき,5%ビットレート,24%エンコーディング時間は最先端のセマンティックベース画像コーデックと比較できることがわかった。

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