論文の概要: Frequency-Aware Re-Parameterization for Over-Fitting Based Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08068v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 06:32:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 11:09:49.870559
• Title: Frequency-Aware Re-Parameterization for Over-Fitting Based Image Compression
• Title（参考訳）: オーバーフィッティングに基づく画像圧縮のための周波数認識再パラメータ化
• Authors: Yun Ye, Yanjie Pan, Qually Jiang, Ming Lu, Xiaoran Fang, Beryl Xu
• Abstract要約: オーバーフィットベースの画像圧縮は、圧縮のための重み付け圧縮と実用のための高速収束を必要とする。 本稿では、重みを減らし収束を加速したCNNを訓練するための簡易な再パラメータ化法を提案する。 提案手法は, HEIF上に最大-46.12%のBDレートを達成し, 200回しか繰り返しない画像復元実験により検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.725194101094711
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over-fitting-based image compression requires weights compactness for compression and fast convergence for practical use, posing challenges for deep convolutional neural networks (CNNs) based methods. This paper presents a simple re-parameterization method to train CNNs with reduced weights storage and accelerated convergence. The convolution kernels are re-parameterized as a weighted sum of discrete cosine transform (DCT) kernels enabling direct optimization in the frequency domain. Combined with L1 regularization, the proposed method surpasses vanilla convolutions by achieving a significantly improved rate-distortion with low computational cost. The proposed method is verified with extensive experiments of over-fitting-based image restoration on various datasets, achieving up to -46.12% BD-rate on top of HEIF with only 200 iterations.
• Abstract（参考訳）: オーバーフィットベースの画像圧縮は、圧縮のための重み付け圧縮と実用のための高速収束を必要とし、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの手法の課題を提起する。 本稿では,重みを減らし収束を加速したCNNの簡易な再パラメータ化手法を提案する。 畳み込み核は、周波数領域の直接最適化を可能にする離散コサイン変換(dct)カーネルの重み付き和として再パラメータ化される。 提案手法は,L1正則化と組み合わせて,計算コストの低い速度歪みを著しく改善することにより,バニラ畳み込みを克服する。 提案手法は,様々なデータセット上での過剰フィッティングに基づく画像復元の広範な実験により検証され,200回の反復で最大46.12%のbdレートを達成した。

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