論文の概要: Differentiable JPEG: The Devil is in the Details

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06978v2
• Date: Thu, 16 Nov 2023 17:59:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 22:37:05.982409
• Title: Differentiable JPEG: The Devil is in the Details
• Title（参考訳）: JPEGの差別化:悪魔は細部にある
• Authors: Christoph Reich, Biplob Debnath, Deep Patel, Srimat Chakradhar
• Abstract要約: 従来の制限を克服する新しいdiff. JPEGアプローチを提案する。 我々のアプローチは、入力画像、JPEG品質、量子化テーブル、色変換パラメータなど、微分可能である。 提案したdiff. JPEGは(非diff.)参照実装に最もよく似ており、最近のbest diff.アプローチを平均$3.47$dB (PSNR) で大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.246961121930528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: JPEG remains one of the most widespread lossy image coding methods. However, the non-differentiable nature of JPEG restricts the application in deep learning pipelines. Several differentiable approximations of JPEG have recently been proposed to address this issue. This paper conducts a comprehensive review of existing diff. JPEG approaches and identifies critical details that have been missed by previous methods. To this end, we propose a novel diff. JPEG approach, overcoming previous limitations. Our approach is differentiable w.r.t. the input image, the JPEG quality, the quantization tables, and the color conversion parameters. We evaluate the forward and backward performance of our diff. JPEG approach against existing methods. Additionally, extensive ablations are performed to evaluate crucial design choices. Our proposed diff. JPEG resembles the (non-diff.) reference implementation best, significantly surpassing the recent-best diff. approach by $3.47$dB (PSNR) on average. For strong compression rates, we can even improve PSNR by $9.51$dB. Strong adversarial attack results are yielded by our diff. JPEG, demonstrating the effective gradient approximation. Our code is available at https://github.com/necla-ml/Diff-JPEG.
• Abstract（参考訳）: jpegは最も広く普及している画像符号化方法の1つである。 しかしながら、jpegの非微分性は、ディープラーニングパイプラインのアプリケーションを制限する。 JPEGのいくつかの異なる近似がこの問題に対処するために最近提案されている。 本稿では既存の差分を包括的に検討する。 JPEGは従来の方法で見逃された重要な詳細にアプローチし、識別する。 この目的のために、我々は新しい差分を提案する。 JPEGアプローチは、以前の制限を克服する。 我々のアプローチは、入力画像、jpeg品質、量子化テーブル、色変換パラメータを微分可能なw.r.tである。 我々は差分の前方および後方のパフォーマンスを評価する。 既存のメソッドに対するJPEGアプローチ。 さらに、重要な設計選択を評価するために広範なアブレーションが行われる。 我々の提案した差分。 JPEGは(非差分)参照実装に最も似ており、近年の差分をはるかに上回っている。 平均$3.47$dB (PSNR) のアプローチ。 強い圧縮率では、PSNRも9.51ドルdB改善できる。 強い敵攻撃の結果は差分によって得られる。 JPEGは、効果的な勾配近似を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/necla-ml/Diff-JPEGで公開されています。

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