論文の概要: EGIC: Enhanced Low-Bit-Rate Generative Image Compression Guided by Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03244v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 08:50:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 15:31:00.798935
• Title: EGIC: Enhanced Low-Bit-Rate Generative Image Compression Guided by Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: EGIC:セマンティックセグメンテーションによる低ビットレート生成画像圧縮の強化
• Authors: Nikolai K\"orber, Eduard Kromer, Andreas Siebert, Sascha Hauke, Daniel Mueller-Gritschneder
• Abstract要約: EGICは1つのモデルから歪み知覚曲線を効率的にトラバースできる新しい画像圧縮法である。 MSE最適化とGAN最適化デコーダ出力の間の残差を予測する暗黙的に符号化された画像の変種を提案する。 受信側では、残余がGANベースの再構成に与える影響を制御することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.034614102792296056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce EGIC, a novel generative image compression method that allows traversing the distortion-perception curve efficiently from a single model. Specifically, we propose an implicitly encoded variant of image interpolation that predicts the residual between a MSE-optimized and GAN-optimized decoder output. On the receiver side, the user can then control the impact of the residual on the GAN-based reconstruction. Together with improved GAN-based building blocks, EGIC outperforms a wide-variety of perception-oriented and distortion-oriented baselines, including HiFiC, MRIC and DIRAC, while performing almost on par with VTM-20.0 on the distortion end. EGIC is simple to implement, very lightweight (e.g. 0.18x model parameters compared to HiFiC) and provides excellent interpolation characteristics, which makes it a promising candidate for practical applications targeting the low bit range.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1つのモデルから歪み知覚曲線を効率的にトラバースできる新しい画像圧縮手法EGICを紹介する。 具体的には、MSE最適化とGAN最適化デコーダ出力の間の残差を予測する暗黙的に符号化された画像補間法を提案する。 受信側では、残余がGANベースの再構成に与える影響を制御することができる。 GANベースのビルディングブロックの改善とともに、EGICはHiFiC、MRIC、DIRACなど、認識指向および歪み指向のベースラインを多種多様に上回り、歪み端ではVTM-20.0とほぼ同等に動作している。 EGICは実装が簡単で、非常に軽量(例えばHiFiCと比較して0.18xモデルパラメータ)で、補間特性に優れたため、低ビット範囲を対象とする実用的なアプリケーションには有望な候補である。

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