論文の概要: Universal Rate-Distortion-Perception Representations for Lossy Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10311v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 18:52:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 15:07:53.661274
• Title: Universal Rate-Distortion-Perception Representations for Lossy Compression
• Title（参考訳）: 損失圧縮のためのユニバーサルレートゆがみ知覚表現
• Authors: George Zhang, Jingjing Qian, Jun Chen, Ashish Khisti
• Abstract要約: 我々は、エンコーダを固定し、デコーダを変更して歪みや知覚制約の集合内の任意の点を達成できる普遍表現の概念を考える。 対応する情報理論の普遍的速度歪曲知覚が、近似的な意味で操作可能であることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.28856752892628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of lossy compression, Blau & Michaeli (2019) adopt a mathematical notion of perceptual quality and define the information rate-distortion-perception function, generalizing the classical rate-distortion tradeoff. We consider the notion of universal representations in which one may fix an encoder and vary the decoder to achieve any point within a collection of distortion and perception constraints. We prove that the corresponding information-theoretic universal rate-distortion-perception function is operationally achievable in an approximate sense. Under MSE distortion, we show that the entire distortion-perception tradeoff of a Gaussian source can be achieved by a single encoder of the same rate asymptotically. We then characterize the achievable distortion-perception region for a fixed representation in the case of arbitrary distributions, identify conditions under which the aforementioned results continue to hold approximately, and study the case when the rate is not fixed in advance. This motivates the study of practical constructions that are approximately universal across the RDP tradeoff, thereby alleviating the need to design a new encoder for each objective. We provide experimental results on MNIST and SVHN suggesting that on image compression tasks, the operational tradeoffs achieved by machine learning models with a fixed encoder suffer only a small penalty when compared to their variable encoder counterparts.
• Abstract（参考訳）: 損失圧縮の文脈において、Blau & Michaeli (2019) は知覚品質の数学的概念を採用し、古典的な速度歪みトレードオフを一般化して情報速度歪み知覚関数を定義する。 我々は、エンコーダを固定し、歪みや知覚の制約の集合内の任意の点を達成するためにデコーダを変化させる普遍表現の概念を考える。 対応する情報理論の普遍的速度歪み知覚関数が,近似的に動作可能であることを証明した。 mse歪みの下では、ガウス源の歪み受容トレードオフ全体が、漸近的に同じ速度の1つのエンコーダによって達成できることを示す。 次に、任意の分布の場合の固定表現に対する達成可能な歪み知覚領域を特徴付けるとともに、上記の結果がほぼ持続する条件を特定し、予め固定されていない場合について検討する。 このことは、RDPトレードオフ全体でほぼ普遍的な実践的な構造の研究を動機付け、それぞれの目的のために新しいエンコーダを設計する必要がなくなる。 画像圧縮タスクにおいて、固定エンコーダを持つ機械学習モデルによって達成される運用上のトレードオフは、可変エンコーダに比べて少ないペナルティしか得られないことを示唆するMNISTとSVHNの実験結果を示す。

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