論文の概要: Perceptual Video Coding for Machines via Satisfied Machine Ratio Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06797v2
• Date: Sun, 10 Sep 2023 05:28:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 23:03:02.651529
• Title: Perceptual Video Coding for Machines via Satisfied Machine Ratio Modeling
• Title（参考訳）: 満足度マシン比モデリングによる機械の知覚映像符号化
• Authors: Qi Zhang, Shanshe Wang, Xinfeng Zhang, Chuanmin Jia, Zhao Wang, Siwei Ma, Wen Gao
• Abstract要約: Video Coding for Machines (VCM) は、機械分析のための視覚信号を圧縮することを目的としている。 本稿では,これらの問題に対処するためにSMR(Satisfied Machine Ratio)を提案する。 SMRは、機械の圧縮画像やビデオの品質を統計的に測定し、それらから満足度スコアを収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.56355316611598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video Coding for Machines (VCM) aims to compress visual signals for machine analysis. However, existing methods only consider a few machines, neglecting the majority. Moreover, the machine perceptual characteristics are not effectively leveraged, leading to suboptimal compression efficiency. In this paper, we introduce Satisfied Machine Ratio (SMR) to address these issues. SMR statistically measures the quality of compressed images and videos for machines by aggregating satisfaction scores from them. Each score is calculated based on the difference in machine perceptions between original and compressed images. Targeting image classification and object detection tasks, we build two representative machine libraries for SMR annotation and construct a large-scale SMR dataset to facilitate SMR studies. We then propose an SMR prediction model based on the correlation between deep features differences and SMR. Furthermore, we introduce an auxiliary task to increase the prediction accuracy by predicting the SMR difference between two images in different quality levels. Extensive experiments demonstrate that using the SMR models significantly improves compression performance for VCM, and the SMR models generalize well to unseen machines, traditional and neural codecs, and datasets. In summary, SMR enables perceptual coding for machines and advances VCM from specificity to generality. Code is available at \url{https://github.com/ywwynm/SMR}.
• Abstract（参考訳）: Video Coding for Machines (VCM) は、機械分析のための視覚信号を圧縮することを目的としている。 しかし、既存のメソッドは少数のマシンのみを考慮し、大多数を無視する。 さらに,機械の知覚特性は有効に活用されず,最適下圧縮効率が向上する。 本稿では,これらの問題に対処するためにSMR(Satisfied Machine Ratio)を提案する。 SMRは、圧縮画像とビデオの品質を統計的に測定し、それらから満足度スコアを収集する。 各スコアは、原画像と圧縮画像の機械知覚の差に基づいて算出される。 画像分類とオブジェクト検出タスクを目標とし、SMRアノテーションのための2つの代表的なマシンライブラリを構築し、SMR研究を容易にする大規模なSMRデータセットを構築する。 次に,深部特徴差とSMRとの相関に基づくSMR予測モデルを提案する。 さらに,画質の異なる2つの画像間のsmr差を予測し,予測精度を向上させる補助タスクを提案する。 大規模な実験では、SMRモデルを使用することで、VCMの圧縮性能が大幅に向上し、SMRモデルは見えないマシン、従来型およびニューラルコーデック、データセットによく一般化されている。 要約すると、SMRは機械の知覚的コーディングを可能にし、VCMを特異性から一般性へと進化させる。 コードは \url{https://github.com/ywwynm/SMR} で入手できる。

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