論文の概要: Image Coding for Machines with Object Region Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13984v1
- Date: Sun, 27 Aug 2023 01:54:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 17:44:55.895660
- Title: Image Coding for Machines with Object Region Learning
- Title（参考訳）: オブジェクト領域学習マシンのための画像符号化
- Authors: Takahiro Shindo, Taiju Watanabe, Kein Yamada, Hiroshi Watanabe
- Abstract要約: 対象領域を学習する画像圧縮モデルを提案する。
私たちのモデルはROIマップのような入力として追加情報を必要としておらず、タスクロスを使用しません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Compression technology is essential for efficient image transmission and
storage. With the rapid advances in deep learning, images are beginning to be
used for image recognition as well as for human vision. For this reason,
research has been conducted on image coding for image recognition, and this
field is called Image Coding for Machines (ICM). There are two main approaches
in ICM: the ROI-based approach and the task-loss-based approach. The former
approach has the problem of requiring an ROI-map as input in addition to the
input image. The latter approach has the problems of difficulty in learning the
task-loss, and lack of robustness because the specific image recognition model
is used to compute the loss function. To solve these problems, we propose an
image compression model that learns object regions. Our model does not require
additional information as input, such as an ROI-map, and does not use
task-loss. Therefore, it is possible to compress images for various image
recognition models. In the experiments, we demonstrate the versatility of the
proposed method by using three different image recognition models and three
different datasets. In addition, we verify the effectiveness of our model by
comparing it with previous methods.
- Abstract（参考訳）: 圧縮技術は効率的な画像伝送と記憶に不可欠である。
ディープラーニングの急速な進歩により、画像は人間の視覚だけでなく画像認識にも使われ始めている。
このため、画像認識のための画像符号化に関する研究が行われており、この分野はicm(image coding for machines)と呼ばれる。
ICMにはROIベースのアプローチとタスクロスベースのアプローチの2つの主要なアプローチがあります。
前者のアプローチでは、入力画像に加えて、入力としてROIマップを必要とする。
後者のアプローチでは、特定の画像認識モデルを使用して損失関数を計算するため、タスク損失の学習が困難であり、堅牢性が欠如している。
これらの問題を解決するために,対象領域を学習する画像圧縮モデルを提案する。
我々のモデルはroiマップのような入力として追加情報を必要としず、タスク損失を使用しない。
したがって、様々な画像認識モデルの画像を圧縮することができる。
実験では、3つの異なる画像認識モデルと3つの異なるデータセットを用いて,提案手法の汎用性を示す。
また,従来の手法と比較することにより,モデルの有効性を検証する。
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