論文の概要: LDMIC: Learning-based Distributed Multi-view Image Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09799v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 03:47:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-25 14:28:24.182917
• Title: LDMIC: Learning-based Distributed Multi-view Image Coding
• Title（参考訳）: LDMIC:学習型分散マルチビュー画像符号化
• Authors: Xinjie Zhang, Jiawei Shao, Jun Zhang
• Abstract要約: マルチビュー画像圧縮は3D関連アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 既存の方法では、残りの情報だけでなく、対応する差分を圧縮するためにジョイントエンコーディングが必要である。 学習に基づく分散マルチビュー画像符号化フレームワークを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.157089773775356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-view image compression plays a critical role in 3D-related applications. Existing methods adopt a predictive coding architecture, which requires joint encoding to compress the corresponding disparity as well as residual information. This demands collaboration among cameras and enforces the epipolar geometric constraint between different views, which makes it challenging to deploy these methods in distributed camera systems with randomly overlapping fields of view. Meanwhile, distributed source coding theory indicates that efficient data compression of correlated sources can be achieved by independent encoding and joint decoding, which motivates us to design a learning-based distributed multi-view image coding (LDMIC) framework. With independent encoders, LDMIC introduces a simple yet effective joint context transfer module based on the cross-attention mechanism at the decoder to effectively capture the global inter-view correlations, which is insensitive to the geometric relationships between images. Experimental results show that LDMIC significantly outperforms both traditional and learning-based MIC methods while enjoying fast encoding speed. Code will be released at https://github.com/Xinjie-Q/LDMIC.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー画像圧縮は3D関連アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 既存の手法では予測符号化アーキテクチャが採用されており、その場合の差分と残差情報を圧縮するために共同符号化が必要となる。 これにより、カメラ間のコラボレーションが要求され、異なるビュー間のエピポーラ幾何学的制約が強制されるため、ランダムに重なり合う視野を持つ分散カメラシステムにおいて、これらの方法の展開が困難になる。 一方、分散音源符号化理論は、独立符号化と共同復号により相関音源の効率的なデータ圧縮を実現することが可能であり、学習に基づく分散多視点画像符号化(LDMIC)フレームワークの設計を動機付けている。 独立エンコーダでは、画像間の幾何学的関係に敏感なグローバルなビュー間相関を効果的に捉えるために、デコーダのクロスアテンション機構に基づくシンプルで効果的なジョイントコンテキスト転送モジュールを導入する。 実験の結果,LDMICは符号化速度を高速に保ちながら,従来のMIC法と学習ベースのMIC法の両方に優れていた。 コードはhttps://github.com/Xinjie-Q/LDMICでリリースされる。

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