論文の概要: RQAT-INR: Improved Implicit Neural Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03028v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 10:59:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 16:22:56.485026
• Title: RQAT-INR: Improved Implicit Neural Image Compression
• Title（参考訳）: RQAT-INR:ニューラル画像圧縮の改善
• Authors: Bharath Bhushan Damodaran, Muhammet Balcilar, Franck Galpin, and Pierre Hellier
• Abstract要約: 本研究では,INRに基づく画像の複雑さがVAEベースのアプローチよりも低いことを示す。 また,INRに基づく画像モデルとベースラインモデルに対して,大きなマージンでいくつかの改良が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.449835214520727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep variational autoencoders for image and video compression have gained significant attraction in the recent years, due to their potential to offer competitive or better compression rates compared to the decades long traditional codecs such as AVC, HEVC or VVC. However, because of complexity and energy consumption, these approaches are still far away from practical usage in industry. More recently, implicit neural representation (INR) based codecs have emerged, and have lower complexity and energy usage to classical approaches at decoding. However, their performances are not in par at the moment with state-of-the-art methods. In this research, we first show that INR based image codec has a lower complexity than VAE based approaches, then we propose several improvements for INR-based image codec and outperformed baseline model by a large margin.
• Abstract（参考訳）: AVC、HEVC、VVCのような数十年にわたる伝統的なコーデックと比較して、競争力や圧縮速度が向上する可能性があるため、画像圧縮やビデオ圧縮のための深い変分オートエンコーダは近年大きな注目を集めている。 しかし、複雑さとエネルギー消費のため、これらのアプローチは産業における実践的な利用には程遠い。 最近では、暗黙的神経表現(INR)ベースのコーデックが出現し、復号法における古典的アプローチに比べて複雑さとエネルギー使用量が減っている。 しかし、彼らのパフォーマンスは現在の最先端の手法と同等ではない。 本研究では,まず,INRベースの画像コーデックがVAEベースのアプローチよりも複雑性が低いことを示すとともに,INRベースの画像コーデックと性能改善ベースラインモデルに対して,大きなマージンでいくつかの改善を提案する。

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