論文の概要: Advancing The Rate-Distortion-Computation Frontier For Neural Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12821v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 19:47:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-15 15:33:00.287370
• Title: Advancing The Rate-Distortion-Computation Frontier For Neural Image Compression
• Title（参考訳）: ニューラル画像圧縮のためのレート歪み計算フロンティアの強化
• Authors: David Minnen and Nick Johnston
• Abstract要約: 速度歪み計算による研究によると、浮動小数点演算(FLOP)も実行時も自力で神経圧縮法を正確にランク付けするには不十分である。 我々は、BPGよりも23.1%の節率で最先端のRD性能が得られる新しいニューラル圧縮アーキテクチャを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.167676495563641
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rate-distortion performance of neural image compression models has exceeded the state-of-the-art for non-learned codecs, but neural codecs are still far from widespread deployment and adoption. The largest obstacle is having efficient models that are feasible on a wide variety of consumer hardware. Comparative research and evaluation is difficult due to the lack of standard benchmarking platforms and due to variations in hardware architectures and test environments. Through our rate-distortion-computation (RDC) study we demonstrate that neither floating-point operations (FLOPs) nor runtime are sufficient on their own to accurately rank neural compression methods. We also explore the RDC frontier, which leads to a family of model architectures with the best empirical trade-off between computational requirements and RD performance. Finally, we identify a novel neural compression architecture that yields state-of-the-art RD performance with rate savings of 23.1% over BPG (7.0% over VTM and 3.0% over ELIC) without requiring significantly more FLOPs than other learning-based codecs.
• Abstract（参考訳）: ニューラル画像圧縮モデルの速度歪み性能は、非学習コーデックの最先端を超えているが、ニューラルコーデックは広く展開や採用されるには程遠い。 最大の障害は、さまざまな消費者向けハードウェアで実現可能な効率的なモデルを持つことである。 標準ベンチマークプラットフォームの欠如や、ハードウェアアーキテクチャやテスト環境のバリエーションのため、比較研究と評価は困難である。 速度歪み計算(RDC)を用いて,浮動小数点演算(FLOP)も実行時も単独では十分ではないことを示した。 また、RDCフロンティアを探索し、計算要求とRD性能の最良のトレードオフを伴うモデルアーキテクチャのファミリを導いた。 最後に,BPG(VTMで7.0%,ELICで3.0%)よりも23.1%の削減率で最先端RD性能を実現する新しいニューラル圧縮アーキテクチャを,他の学習ベースコーデックよりもFLOPをはるかに多く必要とせずに同定する。

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