論文の概要: Deep Learning-based Compressed Domain Multimedia for Man and Machine: A
Taxonomy and Application to Point Cloud Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18849v2
- Date: Fri, 17 Nov 2023 15:53:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 17:09:31.353540
- Title: Deep Learning-based Compressed Domain Multimedia for Man and Machine: A
Taxonomy and Application to Point Cloud Classification
- Title（参考訳）: 深層学習に基づく人間と機械のための圧縮ドメインマルチメディア:分類とポイントクラウド分類への応用
- Authors: Abdelrahman Seleem (1, 2, 4), Andr\'e F. R. Guarda (2), Nuno M. M.
Rodrigues (2, 3), Fernando Pereira (1, 2) ((1) Instituto Superior T\'ecnico -
Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal, (2) Instituto de
Telecomunica\c{c}\~oes, Portugal, (3) ESTG, Polit\'ecnico de Leiria, Leiria,
Portugal, (4) Faculty of Computers and Information, South Valley University,
Qena, Egypt)
- Abstract要約: 本稿では,圧縮されたドメイン・コンピュータ・ビジョン・ソリューションを設計するための最初の分類法を提案する。
提案された分類のポテンシャルは、ポイントクラウド分類の特定のケースで示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.071264214506108
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the current golden age of multimedia, human visualization is no longer the
single main target, with the final consumer often being a machine which
performs some processing or computer vision tasks. In both cases, deep learning
plays a undamental role in extracting features from the multimedia
representation data, usually producing a compressed representation referred to
as latent representation. The increasing development and adoption of deep
learning-based solutions in a wide area of multimedia applications have opened
an exciting new vision where a common compressed multimedia representation is
used for both man and machine. The main benefits of this vision are two-fold:
i) improved performance for the computer vision tasks, since the effects of
coding artifacts are mitigated; and ii) reduced computational complexity, since
prior decoding is not required. This paper proposes the first taxonomy for
designing compressed domain computer vision solutions driven by the
architecture and weights compatibility with an available spatio-temporal
computer vision processor. The potential of the proposed taxonomy is
demonstrated for the specific case of point cloud classification by designing
novel compressed domain processors using the JPEG Pleno Point Cloud Coding
standard under development and adaptations of the PointGrid classifier.
Experimental results show that the designed compressed domain point cloud
classification solutions can significantly outperform the spatial-temporal
domain classification benchmarks when applied to the decompressed data,
containing coding artifacts, and even surpass their performance when applied to
the original uncompressed data.
- Abstract（参考訳）: 現在のマルチメディアの黄金時代において、人間の可視化はもはや唯一のターゲットではなく、最終的な消費者はしばしば処理やコンピュータビジョンタスクを実行する機械である。
いずれの場合も、ディープラーニングはマルチメディア表現データから特徴を抽出するのに役立ち、通常は潜在表現と呼ばれる圧縮表現を生成する。
幅広いマルチメディアアプリケーションにおけるディープラーニングベースのソリューションの開発と導入の増加により、人間と機械の両方に共通の圧縮マルチメディア表現が使用される、エキサイティングな新しいビジョンが開かれた。
このビジョンの主な利点は2つあります。
一 符号化工芸品の効果を緩和するため、コンピュータビジョンのタスクの性能を向上させること。
二 事前復号が不要であるため、計算複雑性の低減。
本稿では,圧縮ドメイン型コンピュータビジョンソリューションの設計のための最初の分類法を提案し,時空間型コンピュータビジョンプロセッサのアーキテクチャと重み付け互換性について述べる。
JPEG Pleno Point Cloud Coding標準を用いて新しい圧縮ドメインプロセッサを設計し、PointGrid分類器の開発と適応を行うことにより、ポイントクラウド分類の特定事例に対して、提案手法の可能性を示す。
実験結果から, 圧縮された領域点クラウド分類ソリューションは, 圧縮されたデータに適用した場合の時空間領域分類ベンチマークを著しく上回り, 圧縮されていないデータに適用した場合の処理性能を上回り得ることがわかった。
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