論文の概要: Self-Organized Variational Autoencoders (Self-VAE) for Learned Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12107v1
• Date: Tue, 25 May 2021 17:44:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 13:50:36.420965
• Title: Self-Organized Variational Autoencoders (Self-VAE) for Learned Image Compression
• Title（参考訳）: 学習画像圧縮のための自己組織化変分オートエンコーダ(Self-VAE)
• Authors: M. Ak{\i}n Y{\i}lmaz, Onur Kele\c{s}, Hilal G\"uven, A. Murat Tekalp, Junaid Malik, Serkan K{\i}ranyaz
• Abstract要約: より強力な非線形性から恩恵を受けることができる,自己組織型変分オートエンコーダアーキテクチャを提案する。 実験結果から,提案したSelf-VAEは,速度歪み性能と知覚画像品質の両方の改善をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.539504557044653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In end-to-end optimized learned image compression, it is standard practice to use a convolutional variational autoencoder with generalized divisive normalization (GDN) to transform images into a latent space. Recently, Operational Neural Networks (ONNs) that learn the best non-linearity from a set of alternatives, and their self-organized variants, Self-ONNs, that approximate any non-linearity via Taylor series have been proposed to address the limitations of convolutional layers and a fixed nonlinear activation. In this paper, we propose to replace the convolutional and GDN layers in the variational autoencoder with self-organized operational layers, and propose a novel self-organized variational autoencoder (Self-VAE) architecture that benefits from stronger non-linearity. The experimental results demonstrate that the proposed Self-VAE yields improvements in both rate-distortion performance and perceptual image quality.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドに最適化された画像圧縮では、一般化された分割正規化(GDN)を備えた畳み込み変分オートエンコーダを用いて画像を潜時空間に変換するのが一般的である。 近年,一組の代替品から最良の非線形性を学ぶオペレーショナルニューラルネットワーク (ONNs) や,テイラー級数を介して任意の非線形性を近似する自己組織化変種Self-ONNsが,畳み込み層と固定された非線形活性化の限界に対処するために提案されている。 本稿では,変分オートエンコーダの畳み込み層とgdn層を自己組織型操作層に置き換え,より強固な非線形性を利用した新しい自己組織型変分オートエンコーダ(self-vae)アーキテクチャを提案する。 実験結果から,提案したSelf-VAEは,速度歪み性能と知覚画像品質の両方の改善をもたらすことが示された。

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