論文の概要: Interpolation variable rate image compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09280v1
• Date: Mon, 20 Sep 2021 03:09:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 05:29:06.696028
• Title: Interpolation variable rate image compression
• Title（参考訳）: 補間可変レート画像圧縮
• Authors: Zhenhong Sun, Zhiyu Tan, Xiuyu Sun, Fangyi Zhang, Yichen Qian, Dongyang Li, Hao Li
• Abstract要約: 異なるネットワークの集合が様々な圧縮速度に使用され、結果としてモデルストレージとトレーニングのコストが高い。 本稿では,InterpCA(InterpCA)モジュールを導入し,効率的な補間可変レート(IVR)ネットワークを提案する。 また,InterpCAのPSNR間隔は0.001dB,細レート間隔は0.0001 Bits-Per-Pixel (BPP) であり,ネットワーク内で9000レートであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.227865598115025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compression standards have been used to reduce the cost of image storage and transmission for decades. In recent years, learned image compression methods have been proposed and achieved compelling performance to the traditional standards. However, in these methods, a set of different networks are used for various compression rates, resulting in a high cost in model storage and training. Although some variable-rate approaches have been proposed to reduce the cost by using a single network, most of them brought some performance degradation when applying fine rate control. To enable variable-rate control without sacrificing the performance, we propose an efficient Interpolation Variable-Rate (IVR) network, by introducing a handy Interpolation Channel Attention (InterpCA) module in the compression network. With the use of two hyperparameters for rate control and linear interpolation, the InterpCA achieves a fine PSNR interval of 0.001 dB and a fine rate interval of 0.0001 Bits-Per-Pixel (BPP) with 9000 rates in the IVR network. Experimental results demonstrate that the IVR network is the first variable-rate learned method that outperforms VTM 9.0 (intra) in PSNR and Multiscale Structural Similarity (MS-SSIM).
• Abstract（参考訳）: 圧縮標準は、画像記憶と伝送のコストを何十年も削減するために使われてきた。 近年、学習した画像圧縮手法が提案され、従来の標準に説得力のある性能を達成している。 しかし、これらの手法では、様々な圧縮レートのために複数の異なるネットワークが使われ、モデルストレージとトレーニングに高いコストがかかる。 可変レートのアプローチは、単一ネットワークを使用することでコストを削減するために提案されているが、そのほとんどは、微調整による性能劣化をもたらした。 性能を犠牲にすることなく可変レート制御を実現するため、圧縮ネットワークに便利な補間チャネルアテンション(InterpCA)モジュールを導入し、効率的な補間可変レート(IVR)ネットワークを提案する。 速度制御と線形補間に2つのハイパーパラメータを用い、InterpCAは細かなPSNR間隔0.001dBと、IVRネットワークで9000レートの0.0001 Bits-Per-Pixel (BPP)の微細レート間隔を達成する。 実験結果から,PSNRにおけるVTM 9.0(intra)とMS-SSIM(Multiscale Structure similarity)を比較検討した。

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