論文の概要: Learning True Rate-Distortion-Optimization for End-To-End Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01586v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 13:02:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-06 14:36:53.630210
• Title: Learning True Rate-Distortion-Optimization for End-To-End Image Compression
• Title（参考訳）: エンドツーエンド画像圧縮のための真の速度歪み最適化の学習
• Authors: Fabian Brand, Kristian Fischer, Alexander Kopte, Andr\'e Kaup
• Abstract要約: 速度歪みの最適化は、従来の画像圧縮とビデオ圧縮の重要な部分である。 本稿では,RDO結果の低複雑さ推定をトレーニングに導入することにより,トレーニングの強化を図る。 我々は以前のRDONetモデルに比べてMS-SSIMで平均19.6%のレートセーブを実現し、従来のディープイメージコーダに比べて27.3%のレートセーブを実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.816251613869376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Even though rate-distortion optimization is a crucial part of traditional image and video compression, not many approaches exist which transfer this concept to end-to-end-trained image compression. Most frameworks contain static compression and decompression models which are fixed after training, so efficient rate-distortion optimization is not possible. In a previous work, we proposed RDONet, which enables an RDO approach comparable to adaptive block partitioning in HEVC. In this paper, we enhance the training by introducing low-complexity estimations of the RDO result into the training. Additionally, we propose fast and very fast RDO inference modes. With our novel training method, we achieve average rate savings of 19.6% in MS-SSIM over the previous RDONet model, which equals rate savings of 27.3% over a comparable conventional deep image coder.
• Abstract（参考訳）: 速度歪みの最適化は従来の画像圧縮とビデオ圧縮の重要な部分であるが、この概念をエンドツーエンドのイメージ圧縮に転送するアプローチは多くはない。 ほとんどのフレームワークには、トレーニング後に修正される静的圧縮と減算モデルが含まれているため、効率的なレート分散最適化は不可能である。 本稿では,HEVCにおける適応ブロック分割に匹敵するRDOアプローチを実現するRDONetを提案する。 本稿では,RDO結果の低複雑さ推定をトレーニングに導入することにより,トレーニングの強化を図る。 さらに,高速かつ高速なRDO推論モードを提案する。 新たなトレーニング手法により、従来のRDONetモデルと比較して、MS-SSIMの平均保存率19.6%を達成し、従来のディープイメージコーダに比べて27.3%の削減率を実現した。

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