論文の概要: Robustly overfitting latents for flexible neural image compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17789v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 12:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 14:38:36.388919
• Title: Robustly overfitting latents for flexible neural image compression
• Title（参考訳）: フレキシブルニューラルイメージ圧縮のためのロバストオーバーフィット潜在剤
• Authors: Yura Perugachi-Diaz, Arwin Gansekoele, Sandjai Bhulai
• Abstract要約: 我々は、Gumbelアニールを用いて、トレーニング済みのニューラルイメージ圧縮モデルの潜伏剤を精製する方法を示す。 また,2クラスラウンドではなく,各メソッドを3クラスに拡張する方法も示す。 最後に,提案手法による潜伏剤の精製により,Tecnickデータセットの圧縮性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8616107180090005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural image compression has made a great deal of progress. State-of-the-art models are based on variational autoencoders and are outperforming classical models. Neural compression models learn to encode an image into a quantized latent representation that can be efficiently sent to the decoder, which decodes the quantized latent into a reconstructed image. While these models have proven successful in practice, they lead to sub-optimal results due to imperfect optimization and limitations in the encoder and decoder capacity. Recent work shows how to use stochastic Gumbel annealing (SGA) to refine the latents of pre-trained neural image compression models. We extend this idea by introducing SGA+, which contains three different methods that build upon SGA. Further, we give a detailed analysis of our proposed methods, show how they improve performance, and show that they are less sensitive to hyperparameter choices. Besides, we show how each method can be extended to three- instead of two-class rounding. Finally, we show how refinement of the latents with our best-performing method improves the compression performance on the Tecnick dataset and how it can be deployed to partly move along the rate-distortion curve.
• Abstract（参考訳）: ニューラル画像圧縮は大きな進歩を遂げた。 最先端モデルは変分オートエンコーダに基づいており、古典モデルよりも優れています。 ニューラル圧縮モデルは、画像をデコーダに効率的に送信できる量子化潜在表現に符号化することを学び、量子化潜在表現を再構成された画像に復号する。 これらのモデルは実際に成功したが、エンコーダとデコーダの容量が不完全な最適化と制限のため、準最適結果をもたらす。 最近の研究は、前訓練された神経画像圧縮モデルの潜在性を改善するために確率的ガムベル・アニーリング(sga)を使用する方法を示している。 SGA上に構築する3つの異なるメソッドを含むSGA+を導入することで、このアイデアを拡張します。 さらに,提案手法の詳細な解析を行い,性能改善の方法を示し,ハイパーパラメータ選択に対する感度が低いことを示す。 さらに,2クラスラウンドではなく,各メソッドを3クラスに拡張する方法を示す。 最後に,最適性能の手法による潜伏剤の精製によって,Tecnickデータセットの圧縮性能が向上し,速度歪み曲線に沿って部分的に移動させる方法を示す。

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