論文の概要: GAN-based Image Compression with Improved RDO Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10461v1
• Date: Sun, 18 Jun 2023 03:21:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 20:33:42.162056
• Title: GAN-based Image Compression with Improved RDO Process
• Title（参考訳）: 改良されたRDOプロセスによるGAN画像圧縮
• Authors: Fanxin Xia, Jian Jin, Lili Meng, Feng Ding, Huaxiang Zhang
• Abstract要約: 速度歪みの最適化を改良した新しいGANベースの画像圧縮手法を提案する。 これを実現するために、DisTSとMS-SSIMのメトリクスを用いて、色、テクスチャ、構造における知覚的変性を測定する。 提案手法は,既存のGAN法および最先端ハイブリッド(VVC)よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.00340507091567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: GAN-based image compression schemes have shown remarkable progress lately due to their high perceptual quality at low bit rates. However, there are two main issues, including 1) the reconstructed image perceptual degeneration in color, texture, and structure as well as 2) the inaccurate entropy model. In this paper, we present a novel GAN-based image compression approach with improved rate-distortion optimization (RDO) process. To achieve this, we utilize the DISTS and MS-SSIM metrics to measure perceptual degeneration in color, texture, and structure. Besides, we absorb the discretized gaussian-laplacian-logistic mixture model (GLLMM) for entropy modeling to improve the accuracy in estimating the probability distributions of the latent representation. During the evaluation process, instead of evaluating the perceptual quality of the reconstructed image via IQA metrics, we directly conduct the Mean Opinion Score (MOS) experiment among different codecs, which fully reflects the actual perceptual results of humans. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms the existing GAN-based methods and the state-of-the-art hybrid codec (i.e., VVC).
• Abstract（参考訳）: GANベースの画像圧縮方式は,低ビットレートで高い知覚品質を実現するため,近年顕著な進歩を見せている。 しかし、主な問題として2つある。 1)色,テクスチャ,構造及び構造における再構成画像の知覚的変性 2)不正確なエントロピーモデル。 本稿では、レート歪み最適化(RDO)プロセスを改善した新しいGANベースの画像圧縮手法を提案する。 これを実現するために、DisTSとMS-SSIMのメトリクスを用いて、色、テクスチャ、構造における知覚的変性を測定する。 さらに,エントロピーモデルのための離散ガウス・ラプラシア・ロジスティック混合モデル(gllmm)を吸収し,潜在表現の確率分布の推定精度を向上させる。 評価過程において, iqaメトリクスを用いて再構成画像の知覚品質を評価する代わりに, ヒトの知覚結果を完全に反映する異なるコーデック間の平均評価スコア(mos)実験を直接実施する。 実験の結果,提案手法は既存のGAN法と最先端のハイブリッドコーデック(VVC)よりも優れていた。

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