論文の概要: Improving Statistical Fidelity for Neural Image Compression with Implicit Local Likelihood Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11189v2
• Date: Sat, 28 Jan 2023 23:50:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 20:26:39.509483
• Title: Improving Statistical Fidelity for Neural Image Compression with Implicit Local Likelihood Models
• Title（参考訳）: 局所近似モデルによるニューラル画像圧縮の統計的忠実度向上
• Authors: Matthew J. Muckley, Alaaeldin El-Nouby, Karen Ullrich, Herv\'e J\'egou, Jakob Verbeek
• Abstract要約: ロスシー画像圧縮は、オリジナルへの忠実さを維持しながら、可能な限り数ビットで画像を表現することを目的としている。 VQ-VAEオートエンコーダを用いて得られた局所像の量子化を条件とした非バイナリ判別器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.308949268401047
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lossy image compression aims to represent images in as few bits as possible while maintaining fidelity to the original. Theoretical results indicate that optimizing distortion metrics such as PSNR or MS-SSIM necessarily leads to a discrepancy in the statistics of original images from those of reconstructions, in particular at low bitrates, often manifested by the blurring of the compressed images. Previous work has leveraged adversarial discriminators to improve statistical fidelity. Yet these binary discriminators adopted from generative modeling tasks may not be ideal for image compression. In this paper, we introduce a non-binary discriminator that is conditioned on quantized local image representations obtained via VQ-VAE autoencoders. Our evaluations on the CLIC2020, DIV2K and Kodak datasets show that our discriminator is more effective for jointly optimizing distortion (e.g., PSNR) and statistical fidelity (e.g., FID) than the state-of-the-art HiFiC model. On the CLIC2020 test set, we obtain the same FID as HiFiC with 30-40% fewer bits.
• Abstract（参考訳）: ロスシー画像圧縮は、オリジナルへの忠実さを維持しながら、可能な限り数ビットで画像を表現することを目的としている。 理論的には、PSNRやMS-SSIMなどの歪み測定値の最適化は、圧縮された画像のぼやけによってしばしば現れる、特に低ビットレートでの再構成画像と元の画像の統計に違いをもたらす。 以前の研究では、adversarial discriminatorsを利用して統計の忠実性を改善した。 しかし、生成的モデリングタスクから採用されているこれらのバイナリ判別器は、画像圧縮に理想的ではないかもしれない。 本稿では,VQ-VAEオートエンコーダを用いて得られた局所像の量子化を条件とした非バイナリ判別器を提案する。 CLIC2020,DIV2K,Kodakのデータセットによる評価から,我々の判別器は現状のHiFiCモデルよりも歪み(PSNRなど)と統計的忠実度(FIDなど)を共同最適化するのに有効であることが示された。 CLIC2020テストセットでは、30～40%ビット少ないHiFiCと同じFIDを得る。

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