論文の概要: Post-Training Quantization for Cross-Platform Learned Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07513v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 15:41:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-16 15:47:31.713937
• Title: Post-Training Quantization for Cross-Platform Learned Image Compression
• Title（参考訳）: クロスプラットフォーム学習画像圧縮のためのポストトレーニング量子化
• Authors: Dailan He, Ziming Yang, Yuan Chen, Qi Zhang, Hongwei Qin, Yan Wang
• Abstract要約: 学習した画像圧縮が従来の画像符号化技術より優れていることが確認されている。 考慮すべき最も重要な問題の1つは、非決定論的計算である。 本稿では,学習後量子化の導入によってこの問題を解決することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.67527732099067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It has been witnessed that learned image compression has outperformed conventional image coding techniques and tends to be practical in industrial applications. One of the most critical issues that need to be considered is the non-deterministic calculation, which makes the probability prediction cross-platform inconsistent and frustrates successful decoding. We propose to solve this problem by introducing well-developed post-training quantization and making the model inference integer-arithmetic-only, which is much simpler than presently existing training and fine-tuning based approaches yet still keeps the superior rate-distortion performance of learned image compression. Based on that, we further improve the discretization of the entropy parameters and extend the deterministic inference to fit Gaussian mixture models. With our proposed methods, the current state-of-the-art image compression models can infer in a cross-platform consistent manner, which makes the further development and practice of learned image compression more promising.
• Abstract（参考訳）: 学習された画像圧縮は従来の画像符号化技術よりも優れており、産業用途では実用的である傾向にある。 考慮すべき最も重要な問題の1つは非決定論的計算であり、これは確率予測がクロスプラットフォームに矛盾し、復号を成功させる。 本稿では,既存のトレーニングや微調整に基づくアプローチよりもはるかにシンプルでありながら,学習画像圧縮の速度歪み性能に優れるモデル推論を,十分に開発した後処理量子化を導入して,この問題を解決することを提案する。 これに基づいて,エントロピーパラメータの離散化をさらに改善し,決定論的推論をガウス混合モデルに適合するように拡張する。 提案手法により,現在の最先端画像圧縮モデルは,クロスプラットフォームに一貫性のある方法で推定できるため,学習画像圧縮のさらなる開発と実践がより有望になる。

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