論文の概要: SMR: Satisfied Machine Ratio Modeling for Machine Recognition-Oriented Image and Video Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06797v1
• Date: Sun, 13 Nov 2022 03:16:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 18:15:55.883410
• Title: SMR: Satisfied Machine Ratio Modeling for Machine Recognition-Oriented Image and Video Compression
• Title（参考訳）: SMR: 機械認識指向画像と映像圧縮のための満足度マシン比モデリング
• Authors: Qi Zhang, Shanshe Wang, Xinfeng Zhang, Chuanmin Jia, Jingshan Pan, Siwei Ma, Wen Gao
• Abstract要約: Satisfied Machine Ratio (SMR) は、画像の品質をマシンの観点から測定する。 SMR研究のための2200万以上の注釈付き画像を含む、最初の大規模SMRデータセットを作成します。 圧縮画像やビデオフレームのSMRを予測するために,ディープラーニングに基づくモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.94252399467156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tons of images and videos are fed into machines for visual recognition all the time. Like human vision system (HVS), machine vision system (MVS) is sensitive to image quality, as quality degradation leads to information loss and recognition failure. In recent years, MVS-targeted image processing, particularly image and video compression, has emerged. However, existing methods only target an individual machine rather than the general machine community, thus cannot satisfy every type of machine. Moreover, the MVS characteristics are not well leveraged, which limits compression efficiency. In this paper, we introduce a new concept, Satisfied Machine Ratio (SMR), to address these issues. SMR statistically measures the image quality from the machine's perspective by collecting and combining satisfaction scores from a large quantity and variety of machine subjects, where such scores are obtained with MVS characteristics considered properly. We create the first large-scale SMR dataset that contains over 22 million annotated images for SMR studies. Furthermore, a deep learning-based model is proposed to predict the SMR for any given compressed image or video frame. Extensive experiments show that using the SMR model can significantly improve the performance of machine recognition-oriented image and video compression. And the SMR model generalizes well to unseen machines, compression frameworks, and datasets.
• Abstract（参考訳）: 大量の画像やビデオが、視覚認識のためのマシンに常時供給される。 人間の視覚システム(HVS)と同様に、マシンビジョンシステム(MVS)は、品質劣化が情報損失と認識障害をもたらすため、画像の品質に敏感である。 近年,mvsを対象とする画像処理,特に画像圧縮や映像圧縮が登場している。 しかし、既存の手法は一般的なマシンコミュニティではなく個々のマシンのみを対象としているため、あらゆる種類のマシンを満足することができない。 さらに、圧縮効率を抑えるMVS特性は十分に活用されていない。 本稿では,これらの問題に対処するための新しい概念であるSatisfied Machine Ratio(SMR)を紹介する。 SMRは、多量・多種多様な機械被写体から満足度スコアを収集し、組み合わせることで、画像品質を機械の観点から統計的に測定し、そのスコアとMVS特性を適切に考慮した。 SMR研究のための2200万以上の注釈付き画像を含む、最初の大規模SMRデータセットを作成します。 さらに,圧縮画像やビデオフレームのSMRを予測するために,深層学習に基づくモデルを提案する。 大規模な実験により、SMRモデルを用いることで、認識指向画像とビデオ圧縮の性能が大幅に向上することが示された。 そして、smrモデルは、見えないマシン、圧縮フレームワーク、データセットにうまく一般化します。

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