論文の概要: AICT: An Adaptive Image Compression Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06091v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 11:32:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 13:20:02.761825
• Title: AICT: An Adaptive Image Compression Transformer
• Title（参考訳）: AICT: 適応型画像圧縮変換器
• Authors: Ahmed Ghorbel, Wassim Hamidouche and Luce Morin
• Abstract要約: 我々は、より単純で効果的なTranformerベースのチャネルワイド自動回帰事前モデルを提案し、絶対画像圧縮変換器(ICT)を実現する。 提案したICTは、潜在表現からグローバルとローカルの両方のコンテキストをキャプチャできる。 我々は、サンドイッチのConvNeXtベースのプリ/ポストプロセッサで学習可能なスケーリングモジュールを活用し、よりコンパクトな潜在表現を正確に抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.05997169440533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivated by the efficiency investigation of the Tranformer-based transform coding framework, namely SwinT-ChARM, we propose to enhance the latter, as first, with a more straightforward yet effective Tranformer-based channel-wise auto-regressive prior model, resulting in an absolute image compression transformer (ICT). Current methods that still rely on ConvNet-based entropy coding are limited in long-range modeling dependencies due to their local connectivity and an increasing number of architectural biases and priors. On the contrary, the proposed ICT can capture both global and local contexts from the latent representations and better parameterize the distribution of the quantized latents. Further, we leverage a learnable scaling module with a sandwich ConvNeXt-based pre/post-processor to accurately extract more compact latent representation while reconstructing higher-quality images. Extensive experimental results on benchmark datasets showed that the proposed adaptive image compression transformer (AICT) framework significantly improves the trade-off between coding efficiency and decoder complexity over the versatile video coding (VVC) reference encoder (VTM-18.0) and the neural codec SwinT-ChARM.
• Abstract（参考訳）: swint-charm と呼ばれる tranformer-based transform coding framework の効率性の検討に動機づけられ,まず,より単純かつ効果的なtranformer-based channel-wise auto-regressive prior モデルにより,絶対画像圧縮トランスフォーマ (ict) を実現することを提案する。 ConvNetベースのエントロピー符号化に依存している現在の手法は、局所的な接続性やアーキテクチャ上のバイアスや事前の増大により、長距離モデリング依存に限られている。 それとは逆に、提案したICTは、潜在表現からグローバルコンテキストとローカルコンテキストの両方をキャプチャし、量子化された潜在表現の分布をパラメータ化する。 さらに,サンドイッチのConvNeXtベースのプリ/ポストプロセッサで学習可能なスケーリングモジュールを活用し,高品質な画像を再構成しながら,よりコンパクトな潜在表現を正確に抽出する。 ベンチマークデータセットの大規模な実験結果から、提案した適応画像圧縮変換器(AICT)フレームワークは、多目的ビデオ符号化(VVC)参照エンコーダ(VTM-18.0)とニューラルコーデックSwinT-ChARMとのトレードオフを大幅に改善することが示された。

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