論文の概要: LLIC: Large Receptive Field Transform Coding with Adaptive Weights for Learned Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09571v6
• Date: Mon, 11 Mar 2024 13:05:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 17:39:36.864279
• Title: LLIC: Large Receptive Field Transform Coding with Adaptive Weights for Learned Image Compression
• Title（参考訳）: LLIC:学習画像圧縮のための適応重み付き大規模受容野変換符号化
• Authors: Wei Jiang, Peirong Ning, Jiayu Yang, Yongqi Zhai, Feng Gao, and Ronggang Wang
• Abstract要約: 学習画像圧縮(LLIC)のための適応重み付き大規模受容場変換符号化を提案する。 学習した画像圧縮コミュニティではじめて、控えめな複雑さを維持しながら冗長性を高めるために、カーネルベースの奥行きに関する大規模な畳み込みを導入しました。 また,大規模カーネルの潜在能力を十分に活用するために,改良されたトレーニング手法についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.02281402358164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective Receptive field (ERF) plays an important role in transform coding, which determines how much redundancy can be removed at most during transform and how many spatial priors can be utilized to synthesize textures during inverse transform. Existing methods rely on stacks of small kernels, whose ERF remains not large enough instead, or heavy non-local attention mechanisms, which limit the potential of high resolution image coding. To tackle this issue, we propose Large Receptive Field Transform Coding with Adaptive Weights for Learned Image Compression (LLIC). Specifically, for the first time in learned image compression community, we introduce a few large kernel-based depth-wise convolutions to reduce more redundancy while maintaining modest complexity. Due to wide range of image diversity, we propose to enhance the adaptability of convolutions via generating weights in a self-conditioned manner. The large kernels cooperate with non-linear embedding and gate mechanisms for better expressiveness and lighter point-wise interactions. We also investigate improved training techniques to fully exploit the potential of large kernels. In addition, to enhance the interactions among channels, we propose the adaptive channel-wise bit allocation via generating channel importance factor in a self-conditioned manner. To demonstrate the effectiveness of proposed transform coding, we align the entropy model to compare with existing transform methods and obtain models LLIC-STF, LLIC-ELIC, LLIC-TCM. Extensive experiments demonstrate our proposed LLIC models have significant improvements over corresponding baselines and achieve state-of-the-art performances and better trade-off between performance and complexity.
• Abstract（参考訳）: 効果的な受容場(erf)は変換符号化において重要な役割を担っており、変換中にどれだけの冗長性を除去できるか、また逆変換中にテクスチャを合成するのにどれだけの空間的プリエントを使うことができるかを決定する。 既存の手法では、ERFが十分大きくない小さなカーネルのスタックや、高解像度画像符号化の可能性を制限する重い非局所的な注意機構に頼っている。 この問題に対処するために,学習画像圧縮(LLIC)のための適応重み付きLarge Receptive Field Transform Codingを提案する。 具体的には,学習画像圧縮コミュニティにおいて初めて,少ない複雑さを維持しつつ冗長性を向上させるために,カーネルベースの奥行き方向畳み込みをいくつか導入した。 画像の多様性の幅が広いため,自己条件で重みを生成することで畳み込みの適応性を高めることを提案する。 大きなカーネルは非線形埋め込みとゲート機構と協力し、表現性の向上とより軽いポイントワイド相互作用を実現する。 また,大規模カーネルの潜在能力を十分に活用するためのトレーニング手法の改善についても検討した。 さらに,チャネル間の相互作用を高めるために,チャネル重要度を自己条件で生成する適応的なチャネルワイドビット割り当てを提案する。 提案手法の有効性を示すため,エントロピーモデルを既存の変換法と比較し,LLIC-STF,LLIC-ELIC,LLIC-TCMのモデルを求める。 大規模な実験により,提案したLLICモデルは,対応するベースラインよりも大幅に改善され,最先端のパフォーマンスが達成され,性能と複雑性のトレードオフが向上した。

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