論文の概要: HFLIC: Human Friendly Perceptual Learned Image Compression with Reinforced Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07519v2
• Date: Mon, 15 May 2023 08:05:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 10:57:20.486806
• Title: HFLIC: Human Friendly Perceptual Learned Image Compression with Reinforced Transform
• Title（参考訳）: HFLIC:強化された変換による人間フレンドリーな学習画像圧縮
• Authors: Peirong Ning, Wei Jiang, Ronggang Wang
• Abstract要約: 現在の学習ベースの画像圧縮法は、人間に優しい圧縮を犠牲にし、長い復号時間を必要とすることが多い。 本稿では、既存の画像圧縮モデルのバックボーンネットワークとロス関数の強化を提案し、人間の知覚と効率の改善に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.173583505483272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, there has been rapid development in learned image compression techniques that prioritize ratedistortion-perceptual compression, preserving fine details even at lower bit-rates. However, current learning-based image compression methods often sacrifice human-friendly compression and require long decoding times. In this paper, we propose enhancements to the backbone network and loss function of existing image compression model, focusing on improving human perception and efficiency. Our proposed approach achieves competitive subjective results compared to state-of-the-art end-to-end learned image compression methods and classic methods, while requiring less decoding time and offering human-friendly compression. Through empirical evaluation, we demonstrate the effectiveness of our proposed method in achieving outstanding performance, with more than 25% bit-rate saving at the same subjective quality.
• Abstract（参考訳）: 近年,低ビットレートでも細部を細部まで保持し,レート分散知覚圧縮を優先する学習画像圧縮技術が急速に進歩している。 しかし、現在の学習に基づく画像圧縮手法は、しばしば人間にやさしい圧縮を犠牲にし、長い復号時間を必要とする。 本稿では、既存の画像圧縮モデルのバックボーンネットワークとロス関数の強化を提案し、人間の知覚と効率の改善に焦点をあてる。 提案手法は,復号時間が少なく,人間に優しい圧縮を提供するとともに,最先端の学習画像圧縮手法や古典的手法と比較して,競合する主観的な結果が得られる。 経験的評価により,提案手法の有効性を実証し,25%以上のビットレートを同じ主観的品質で節約できることを示した。

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