論文の概要: SLIC: A Learned Image Codec Using Structure and Color
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17246v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 18:39:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 13:41:23.497458
- Title: SLIC: A Learned Image Codec Using Structure and Color
- Title（参考訳）: SLIC: 構造と色を用いた学習済みイメージコーデック
- Authors: Srivatsa Prativadibhayankaram, Mahadev Prasad Panda, Thomas Richter,
Heiko Sparenberg, Siegfried F\"o{\ss}el, Andr\'e Kaup
- Abstract要約: 圧縮処理を輝度と彩度に分割した構造と色に基づくエンコーダ(SLIC)を提案する。
ディープラーニングモデルは、YチャネルとUVチャネルのための新しいマルチスケールアーキテクチャで構築されている。
提案モデルの性能を研究・解析するために, 種々の実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41232474244672235
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose the structure and color based learned image codec (SLIC) in which
the task of compression is split into that of luminance and chrominance. The
deep learning model is built with a novel multi-scale architecture for Y and UV
channels in the encoder, where the features from various stages are combined to
obtain the latent representation. An autoregressive context model is employed
for backward adaptation and a hyperprior block for forward adaptation. Various
experiments are carried out to study and analyze the performance of the
proposed model, and to compare it with other image codecs. We also illustrate
the advantages of our method through the visualization of channel impulse
responses, latent channels and various ablation studies. The model achieves
Bj{\o}ntegaard delta bitrate gains of 7.5% and 4.66% in terms of MS-SSIM and
CIEDE2000 metrics with respect to other state-of-the-art reference codecs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,圧縮作業が輝度と彩度に分割される構造とカラーベース学習画像コーデック(slic)を提案する。
ディープラーニングモデルは、エンコーダ内のyチャネルとuvチャネルのための新しいマルチスケールアーキテクチャで構築されており、さまざまなステージの特徴を組み合わせて潜在表現を得る。
後進適応には自己回帰的文脈モデル、前方適応にはハイパープライアブロックが使用される。
提案したモデルの性能を解析し,他の画像コーデックと比較するために,様々な実験を行った。
また,チャネルインパルス応答,潜伏チャネル,および様々なアブレーション研究の可視化を通じて,本手法の利点を述べる。
このモデルは、他の最先端の参照コーデックに対して、ms-ssimとciede2000の指標で、bj{\o}ntegaardデルタビットレートが7.5%と4.66%向上する。
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