論文の概要: Improving The Reconstruction Quality by Overfitted Decoder Bias in Neural Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04898v1
• Date: Mon, 10 Oct 2022 08:14:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 15:17:50.149886
• Title: Improving The Reconstruction Quality by Overfitted Decoder Bias in Neural Image Compression
• Title（参考訳）: ニューラル画像圧縮におけるオーバーフィットデコーダバイアスによる再構成品質の向上
• Authors: Oussama Jourairi, Muhammet Balcilar, Anne Lambert, Fran\c{c}ois Schnitzler
• Abstract要約: 本稿では,デコーダのバイアスのサブセットをインスタンスベースで微調整することで,余分な符号化時間とわずかな追加信号コストと引き換えに再構成品質を向上させることを提案する。 提案手法は,どのエンドツーエンド圧縮手法にも適用でき,最先端のニューラルイメージ圧縮BDレートを3-5%向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.058685580689605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: End-to-end trainable models have reached the performance of traditional handcrafted compression techniques on videos and images. Since the parameters of these models are learned over large training sets, they are not optimal for any given image to be compressed. In this paper, we propose an instance-based fine-tuning of a subset of decoder's bias to improve the reconstruction quality in exchange for extra encoding time and minor additional signaling cost. The proposed method is applicable to any end-to-end compression methods, improving the state-of-the-art neural image compression BD-rate by $3-5\%$.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの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パフォーマンスに到達した。 これらのモデルのパラメータは大きなトレーニングセットで学習されるため、任意の画像が圧縮されるのに最適ではない。 本稿では,デコーダのバイアスのサブセットをインスタンスベースで微調整することで,余分な符号化時間とわずかな追加信号コストと引き換えに再構成品質を向上させることを提案する。 提案手法は,どのエンドツーエンド圧縮手法にも適用可能であり,最先端のニューラルイメージ圧縮BD-rateを3-5\%$で改善する。

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