論文の概要: SINCO: A Novel structural regularizer for image compression using implicit neural representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14974v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 18:35:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 15:23:47.807472
• Title: SINCO: A Novel structural regularizer for image compression using implicit neural representations
• Title（参考訳）: SINCO:暗黙的ニューラル表現を用いた画像圧縮のための新しい構造正規化器
• Authors: Harry Gao, Weijie Gan, Zhixin Sun, and Ulugbek S. Kamilov
• Abstract要約: Inlicit Neural representations (INR) は、画像圧縮のためのディープラーニング(DL)ベースのソリューションとして最近提案されている。 本稿では、画像圧縮のための新しいINR法として、INR圧縮(SINCO)の構造正則化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.251120382395332
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit neural representations (INR) have been recently proposed as deep learning (DL) based solutions for image compression. An image can be compressed by training an INR model with fewer weights than the number of image pixels to map the coordinates of the image to corresponding pixel values. While traditional training approaches for INRs are based on enforcing pixel-wise image consistency, we propose to further improve image quality by using a new structural regularizer. We present structural regularization for INR compression (SINCO) as a novel INR method for image compression. SINCO imposes structural consistency of the compressed images to the groundtruth by using a segmentation network to penalize the discrepancy of segmentation masks predicted from compressed images. We validate SINCO on brain MRI images by showing that it can achieve better performance than some recent INR methods.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural representations (INR) は、画像圧縮のためのディープラーニング(DL)ベースのソリューションとして最近提案されている。 画像の座標を対応する画素値にマッピングするために、画像画素数よりも重量が少ないINRモデルをトレーニングすることにより、画像圧縮を行うことができる。 従来のINRのトレーニング手法はピクセルワイド画像の一貫性の強化に基づいているが,新しい構造正規化器を用いて画像品質の向上を提案する。 画像圧縮のための新しいINR法として,INR圧縮(SINCO)の構造正則化を提案する。 sincoは、圧縮画像から予測されるセグメンテーションマスクのばらつきをペナルティ化するためにセグメンテーションネットワークを用いて、圧縮画像の構造的一貫性を基礎に課す。 脳MRI画像上でSINCOを検証したところ、最近のINR法よりも優れた性能が得られることがわかった。

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