論文の概要: Attention-Based Generative Neural Image Compression on Solar Dynamics
Observatory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06478v1
- Date: Wed, 12 Oct 2022 17:39:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 17:44:46.168363
- Title: Attention-Based Generative Neural Image Compression on Solar Dynamics
Observatory
- Title(参考訳): 太陽ダイナミクス観測における注意に基づく生成ニューラルイメージ圧縮
- Authors: Ali Zafari, Atefeh Khoshkhahtinat, Piyush M. Mehta, Nasser M.
Nasrabadi, Barbara J. Thompson, Daniel da Silva, Michael S. F. Kirk
- Abstract要約: NASAのSolar Dynamics Observatory(SDO)ミッションは、地球同期軌道から毎日1.4テラバイトのデータを収集する。
近年、画像圧縮を行う上で、エンドツーエンド最適化された人工知能(ANN)が大きな可能性を示している。
我々は、宇宙ミッションで格納・回収されるデータ量を削減するために、アドホックなANNベースの画像圧縮スキームを設計した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.283978726972752
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: NASA's Solar Dynamics Observatory (SDO) mission gathers 1.4 terabytes of data
each day from its geosynchronous orbit in space. SDO data includes images of
the Sun captured at different wavelengths, with the primary scientific goal of
understanding the dynamic processes governing the Sun. Recently, end-to-end
optimized artificial neural networks (ANN) have shown great potential in
performing image compression. ANN-based compression schemes have outperformed
conventional hand-engineered algorithms for lossy and lossless image
compression. We have designed an ad-hoc ANN-based image compression scheme to
reduce the amount of data needed to be stored and retrieved on space missions
studying solar dynamics. In this work, we propose an attention module to make
use of both local and non-local attention mechanisms in an adversarially
trained neural image compression network. We have also demonstrated the
superior perceptual quality of this neural image compressor. Our proposed
algorithm for compressing images downloaded from the SDO spacecraft performs
better in rate-distortion trade-off than the popular currently-in-use image
compression codecs such as JPEG and JPEG2000. In addition we have shown that
the proposed method outperforms state-of-the art lossy transform coding
compression codec, i.e., BPG.
- Abstract(参考訳): NASAのSolar Dynamics Observatory(SDO)ミッションは、地球同期軌道から毎日1.4テラバイトのデータを収集する。
SDOのデータには、異なる波長で捉えた太陽の画像が含まれており、太陽を統治する動的な過程を理解するための科学的目的がある。
近年,end-to-end optimized artificial neural networks (ann) が画像圧縮を行う大きな可能性を示している。
annベースの圧縮方式は、従来の手作業による画像圧縮よりも優れている。
我々は、太陽力学を研究する宇宙ミッションにおいて、保存・回収に必要なデータ量を削減するために、アドホックなANNベースの画像圧縮スキームを設計した。
本研究では, 対向的に訓練されたニューラルイメージ圧縮ネットワークにおいて, 局所的および非局所的注意機構を利用するアテンションモジュールを提案する。
また,このニューラルイメージ圧縮機の知覚的品質も実証した。
SDO衛星からダウンロードされた画像の圧縮アルゴリズムは、JPEGやJPEG2000のような一般的な画像圧縮コーデックよりも、速度歪みのトレードオフが優れている。
さらに,提案手法は,BPG圧縮コーデックの最先端化に優れることを示した。
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