論文の概要: Robustly overfitting latents for flexible neural image compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17789v2
- Date: Fri, 24 May 2024 07:27:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 23:16:57.570044
- 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な過剰適合ラテント
- Authors: Yura Perugachi-Diaz, Arwin Gansekoele, Sandjai Bhulai,
- Abstract要約: 最先端のニューラルイメージ圧縮モデルは、デコーダに効率的に送信できる量子化潜在表現に画像をエンコードすることを学ぶ。
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、Gumbel annealing(SGA)を使用して、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在性を洗練する方法を示している。
提案手法は,R-Dトレードオフの観点から,前者に比べて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）: 1.7041035606170198
- 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. We show how our method improves the overall compression performance in terms of the R-D trade-off, compared to its predecessors. Additionally, we show how refinement of the latents with our best-performing method improves the compression performance on both the Tecnick and CLIC dataset. Our method is deployed for a pre-trained hyperprior and for a more flexible model. Further, we give a detailed analysis of our proposed methods and show that they are less sensitive to hyperparameter choices. Finally, we show how each method can be extended to three- instead of two-class rounding.
- Abstract（参考訳）: ニューラル画像圧縮は大きな進歩を遂げた。
State-of-the-artモデルは変分オートエンコーダに基づいており、古典的な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エンコードすることを学び、量子化潜在表現を再構成された画像にデコードする。
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、確率的ガンベルアニール(SGA)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在性を洗練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。
提案手法は,R-Dトレードオフの観点から,前者に比べて圧縮性能が向上することを示す。
さらに,提案手法による潜伏剤の精製により,TecnickデータセットとCLICデータセットの圧縮性能が向上することを示す。
提案手法は,事前訓練されたハイパープライアと,より柔軟なモデルのために展開される。
さらに,提案手法の詳細な解析を行い,超パラメータ選択に対する感度が低いことを示す。
最後に、各メソッドを2クラスラウンドではなく3クラスに拡張する方法を示す。
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