論文の概要: Optimally Controllable Perceptual Lossy Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10082v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 02:48:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 19:20:40.412646
• Title: Optimally Controllable Perceptual Lossy Compression
• Title（参考訳）: 最適制御可能な知覚損失圧縮
• Authors: Zeyu Yan, Fei Wen, Peilin Liu
• Abstract要約: 損失圧縮の最近の研究は、歪みと知覚品質が互いに相反していることを示している。 異なる知覚品質を得るためには、異なるデコーダをトレーニングする必要がある。 任意のD-Pトレードオフを最適に達成できるデコーダは2つしかないという非自明な発見を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.208548355509127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies in lossy compression show that distortion and perceptual quality are at odds with each other, which put forward the tradeoff between distortion and perception (D-P). Intuitively, to attain different perceptual quality, different decoders have to be trained. In this paper, we present a nontrivial finding that only two decoders are sufficient for optimally achieving arbitrary (an infinite number of different) D-P tradeoff. We prove that arbitrary points of the D-P tradeoff bound can be achieved by a simple linear interpolation between the outputs of a minimum MSE decoder and a specifically constructed perfect perceptual decoder. Meanwhile, the perceptual quality (in terms of the squared Wasserstein-2 distance metric) can be quantitatively controlled by the interpolation factor. Furthermore, to construct a perfect perceptual decoder, we propose two theoretically optimal training frameworks. The new frameworks are different from the distortion-plus-adversarial loss based heuristic framework widely used in existing methods, which are not only theoretically optimal but also can yield state-of-the-art performance in practical perceptual decoding. Finally, we validate our theoretical finding and demonstrate the superiority of our frameworks via experiments. Code is available at: https://github.com/ZeyuYan/Controllable-Perceptual-Compression
• Abstract（参考訳）: 損失圧縮の最近の研究は、歪みと知覚品質が互いに相反していることを示し、歪みと知覚のトレードオフを推し進めた(D-P)。 直感的に異なる知覚品質を達成するためには、異なるデコーダをトレーニングする必要がある。 本稿では,任意の(無限個の異なる)D-Pトレードオフを最適に達成できるデコーダが2つしかないことを明らかにする。 D-Pトレードオフ境界の任意の点は、最小のMSEデコーダと特異的に構築された完全知覚デコーダの出力間の単純な線形補間によって達成できることを示す。 一方、知覚的品質(二乗ワッサーシュタイン2距離メートル法の観点から)は補間係数によって定量的に制御できる。 さらに,完全な知覚的デコーダを構築するために,理論的に最適な2つのトレーニングフレームワークを提案する。 新しいフレームワークは、理論的に最適であるだけでなく、実用的な知覚的復号化において最先端の性能を得ることができる既存の手法で広く使われている歪み+逆損失ベースヒューリスティックフレームワークとは異なる。 最後に、理論的な発見と実験によるフレームワークの優位性を実証する。 コードは、https://github.com/zeyuyan/controllable-perceptual-compressionで入手できる。

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