論文の概要: The Rate-Distortion-Perception-Classification Tradeoff: Joint Source Coding and Modulation via Inverse-Domain GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14792v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 16:06:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 14:28:26.237715
• Title: The Rate-Distortion-Perception-Classification Tradeoff: Joint Source Coding and Modulation via Inverse-Domain GANs
• Title（参考訳）: 速度-歪み-知覚-分類トレードオフ:逆領域GANによる連成音源符号化と変調
• Authors: Junli Fang, Jo\~ao F. C. Mota, Baoshan Lu, Weicheng Zhang, Xuemin Hong
• Abstract要約: JSCMシナリオにおいて,チャネルレート,歪み,知覚,分類精度の厳密なトレードオフが存在することを示す。 本稿では,そのトレードオフをナビゲートする2つの画像圧縮手法を提案する。超高速圧縮を実現する逆領域生成対向ネットワーク(ID-GAN)と,ID-GANの性能に関する洞察を明らかにする簡易な方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3457834965263995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The joint source coding and modulation (JSCM) framework was enabled by recent developments in deep learning, which allows to automatically learn from data, and in an end-to-end fashion, the best compression codes and modulation schemes. In this paper, we show the existence of a strict tradeoff between channel rate, distortion, perception, and classification accuracy in a JSCM scenario. We then propose two image compression methods to navigate that tradeoff: an inverse-domain generative adversarial network (ID-GAN), which achieves extreme compression, and a simpler, heuristic method that reveals insights about the performance of ID-GAN. Experiment results not only corroborate the theoretical findings, but also demonstrate that the proposed ID-GAN algorithm significantly improves system performance compared to traditional separation-based methods and recent deep JSCM architectures.
• Abstract（参考訳）: jscm(joint source coding and modulation)フレームワークは、データから自動的に学習できるディープラーニングの最近の開発によって実現され、エンドツーエンドで最高の圧縮符号と変調スキームが実現されている。 本稿では,jscmシナリオにおいて,チャネルレート,歪み,知覚,分類精度との間に厳密なトレードオフが存在することを示す。 次に,そのトレードオフをナビゲートする2つの画像圧縮手法を提案する。inverse-domain generative adversarial network (id-gan)と,id-ganの性能に関する洞察を提示するよりシンプルでヒューリスティックな手法である。 実験の結果は理論的な結果と相関するだけでなく,提案したID-GANアルゴリズムは従来の分離手法や最近の深層JSCMアーキテクチャと比較してシステム性能を著しく向上することを示した。

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