Fugu-MT 論文翻訳(概要): TACTIC: Joint Rate-Distortion-Accuracy Optimisation for Low Bitrate Compression

論文の概要: TACTIC: Joint Rate-Distortion-Accuracy Optimisation for Low Bitrate Compression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10658v1
Date: Wed, 22 Sep 2021 11:27:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-23 18:06:44.146280
Title: TACTIC: Joint Rate-Distortion-Accuracy Optimisation for Low Bitrate Compression
Title（参考訳）: TACTIC:低ビットレート圧縮のための共同速度歪み精度最適化
Authors: Nikolina Kubiak and Simon Hadfield
Abstract要約: TACTIC: インテリジェントコーディングによるタスク認識圧縮。我々の損失圧縮モデルは、特定のタスクに対するレート歪み精度トレードオフに基づいて学習する。我々はImageNetサブセット分類の精度を4.5%向上させることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.88113725832339
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present TACTIC: Task-Aware Compression Through Intelligent Coding. Our lossy compression model learns based on the rate-distortion-accuracy trade-off for a specific task. By considering what information is important for the follow-on problem, the system trades off visual fidelity for good task performance at a low bitrate. When compared against JPEG at the same bitrate, our approach is able to improve the accuracy of ImageNet subset classification by 4.5%. We also demonstrate the applicability of our approach to other problems, providing a 3.4% accuracy and 4.9% mean IoU improvements in performance over task-agnostic compression for semantic segmentation.
Abstract（参考訳）: TACTIC: Intelligent Codingによるタスク認識圧縮について述べる。我々の損失圧縮モデルは、特定のタスクに対する速度歪み精度トレードオフに基づいて学習する。追従問題においてどの情報が重要であるかを考慮し、低ビットレートでのタスク性能向上のために視覚的忠実度をトレードオフする。 JPEGを同じビットレートで比較すると、ImageNetサブセット分類の精度が4.5%向上する。また、他の問題へのアプローチの適用性を実証し、セマンティックセグメンテーションのためのタスク非依存圧縮よりも、IoUの精度が3.4%、平均4.9%向上したことを示す。

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