論文の概要: A Unified Image Preprocessing Framework For Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07110v1
• Date: Mon, 15 Aug 2022 10:41:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 14:45:30.639557
• Title: A Unified Image Preprocessing Framework For Image Compression
• Title（参考訳）: 画像圧縮のための統一画像前処理フレームワーク
• Authors: Moqi Zhang, Weihui Deng, Xiaocheng Li
• Abstract要約: そこで我々は,既存のコーデックの性能向上を図るために,Kuchenと呼ばれる統合された画像圧縮前処理フレームワークを提案する。 このフレームワークは、ハイブリッドデータラベリングシステムと、パーソナライズされた前処理をシミュレートする学習ベースのバックボーンで構成されている。 その結果,我々の統合前処理フレームワークによって最適化された現代のコーデックは,常に最先端圧縮の効率を向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.813935823171752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of streaming media technology, increasing communication relies on sound and visual information, which puts a massive burden on online media. Data compression becomes increasingly important to reduce the volume of data transmission and storage. To further improve the efficiency of image compression, researchers utilize various image processing methods to compensate for the limitations of conventional codecs and advanced learning-based compression methods. Instead of modifying the image compression oriented approaches, we propose a unified image compression preprocessing framework, called Kuchen, which aims to further improve the performance of existing codecs. The framework consists of a hybrid data labeling system along with a learning-based backbone to simulate personalized preprocessing. As far as we know, this is the first exploration of setting a unified preprocessing benchmark in image compression tasks. Results demonstrate that the modern codecs optimized by our unified preprocessing framework constantly improve the efficiency of the state-of-the-art compression.
• Abstract（参考訳）: ストリーミングメディア技術の発展に伴い、コミュニケーションの増大は音声と視覚情報に依存しており、オンラインメディアに大きな負担がかかる。 データ圧縮は、データ転送とストレージの容量を減らすためにますます重要になる。 画像圧縮の効率化のために,従来のコーデックや高度な学習に基づく圧縮手法の限界を補うために,様々な画像処理手法を用いた。 画像圧縮指向のアプローチを変更する代わりに、既存のコーデックのパフォーマンスをさらに向上することを目的とした、kuchenと呼ばれる統一的な画像圧縮前処理フレームワークを提案する。 このフレームワークはハイブリッドデータラベリングシステムと学習ベースのバックボーンで構成され、パーソナライズされた前処理をシミュレートする。 我々の知る限り、これは画像圧縮タスクで統一前処理ベンチマークを設定する最初の調査である。 その結果,我々の統合前処理フレームワークによって最適化された現代のコーデックは,常に最先端圧縮の効率を向上することを示した。

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