論文の概要: Reducing The Amortization Gap of Entropy Bottleneck In End-to-End Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00964v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 11:43:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:21:02.501944
• Title: Reducing The Amortization Gap of Entropy Bottleneck In End-to-End Image Compression
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド画像圧縮におけるエントロピーボトルネックのアモルティゼーションギャップ低減
• Authors: Muhammet Balcilar, Bharath Damodaran, Pierre Hellier
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドのディープ・トレーニング可能なモデルは、ビデオや画像の従来の手作り圧縮技術の性能をほぼ上回っている。 本稿では,このアモート化ギャップを小さなコストで低減する,シンプルで効率的なインスタンスベースのパラメータ化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: End-to-end deep trainable models are about to exceed the performance of the traditional handcrafted compression techniques on videos and images. The core idea is to learn a non-linear transformation, modeled as a deep neural network, mapping input image into latent space, jointly with an entropy model of the latent distribution. The decoder is also learned as a deep trainable network, and the reconstructed image measures the distortion. These methods enforce the latent to follow some prior distributions. Since these priors are learned by optimization over the entire training set, the performance is optimal in average. However, it cannot fit exactly on every single new instance, hence damaging the compression performance by enlarging the bit-stream. In this paper, we propose a simple yet efficient instance-based parameterization method to reduce this amortization gap at a minor cost. The proposed method is applicable to any end-to-end compressing methods, improving the compression bitrate by 1% without any impact on the reconstruction quality.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドのディープラーニングモデルでは、ビデオや画像の従来の手作り圧縮技術のパフォーマンスを上回ろうとしている。 中心となる考え方は、ディープニューラルネットワークとしてモデル化された非線形変換を学習し、入力画像を潜時空間にマッピングし、潜時分布のエントロピーモデルと組み合わせることである。 デコーダは深い訓練可能なネットワークとしても学習され、再構成された画像は歪みを測定する。 これらの方法は、潜伏者がいくつかの先行分布に従うことを強制する。 これらの事前はトレーニングセット全体の最適化によって学習されるため、平均的なパフォーマンスは最適である。 しかし、新しいインスタンスごとに正確には適合しないため、ビットストリームを拡大することで圧縮性能を損なうことになる。 本稿では,この償却ギャップを小さく抑えるための,シンプルだが効率的なインスタンスベースのパラメータ化手法を提案する。 提案手法はいずれのエンドツーエンド圧縮にも適用可能であり, 圧縮ビットレートを1%向上する。

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