論文の概要: Multiscale Augmented Normalizing Flows for Image Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05451v3
- Date: Wed, 22 May 2024 14:24:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-26 21:32:22.084507
- Title: Multiscale Augmented Normalizing Flows for Image Compression
- Title（参考訳）: 画像圧縮のためのマルチスケール拡張正規化流れ
- Authors: Marc Windsheimer, Fabian Brand, André Kaup,
- Abstract要約: 本稿では,非可逆潜在変数モデルである拡張正規化フローに対して,階層的潜在空間を適応させる新しい概念を提案する。
私たちの最高のパフォーマンスモデルは、比較対象のシングルスケールモデルよりも7%以上、平均的なコスト削減を実現しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.441496966834933
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most learning-based image compression methods lack efficiency for high image quality due to their non-invertible design. The decoding function of the frequently applied compressive autoencoder architecture is only an approximated inverse of the encoding transform. This issue can be resolved by using invertible latent variable models, which allow a perfect reconstruction if no quantization is performed. Furthermore, many traditional image and video coders apply dynamic block partitioning to vary the compression of certain image regions depending on their content. Inspired by this approach, hierarchical latent spaces have been applied to learning-based compression networks. In this paper, we present a novel concept, which adapts the hierarchical latent space for augmented normalizing flows, an invertible latent variable model. Our best performing model achieved average rate savings of more than 7% over comparable single-scale models.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの学習ベース画像圧縮法は、非可逆設計のため、高画質の効率を欠いている。
頻繁に適用される圧縮オートエンコーダアーキテクチャの復号関数は、符号化変換の近似逆数である。
この問題は可逆潜在変数モデルを用いることで解決できるため、量子化が行われなければ完全再構成が可能である。
さらに、多くの伝統的な画像およびビデオコーダは、動的ブロック分割を適用して、その内容に応じて特定の画像領域の圧縮を変化させる。
このアプローチにインスパイアされた階層型潜在空間は、学習に基づく圧縮ネットワークに適用されている。
本稿では,非可逆潜在変数モデルである高次正規化フローに階層的潜在空間を適応させる新しい概念を提案する。
私たちの最高のパフォーマンスモデルは、比較対象のシングルスケールモデルよりも7%以上、平均的なコスト削減を実現しました。
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