論文の概要: Image Coding for Machines with Edge Information Learning Using Segment Anything
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04173v2
- Date: Thu, 30 May 2024 13:38:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 20:44:52.606197
- Title: Image Coding for Machines with Edge Information Learning Using Segment Anything
- Title（参考訳）: セグメント情報を用いたエッジ情報学習マシンの画像符号化
- Authors: Takahiro Shindo, Kein Yamada, Taiju Watanabe, Hiroshi Watanabe,
- Abstract要約: 画像中の対象部品のエッジ情報のみを符号化・復号化することに焦点を当てたICMの手法を提案する。
これは、Segment Anythingによって生成されたエッジ情報を使用してトレーニングされた、学習された画像圧縮(lic)モデルである。
画像認識のための画像圧縮において,SA-ICMが最高の性能を示すことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image Coding for Machines (ICM) is an image compression technique for image recognition. This technique is essential due to the growing demand for image recognition AI. In this paper, we propose a method for ICM that focuses on encoding and decoding only the edge information of object parts in an image, which we call SA-ICM. This is an Learned Image Compression (LIC) model trained using edge information created by Segment Anything. Our method can be used for image recognition models with various tasks. SA-ICM is also robust to changes in input data, making it effective for a variety of use cases. Additionally, our method provides benefits from a privacy point of view, as it removes human facial information on the encoder's side, thus protecting one's privacy. Furthermore, this LIC model training method can be used to train Neural Representations for Videos (NeRV), which is a video compression model. By training NeRV using edge information created by Segment Anything, it is possible to create a NeRV that is effective for image recognition (SA-NeRV). Experimental results confirm the advantages of SA-ICM, presenting the best performance in image compression for image recognition. We also show that SA-NeRV is superior to ordinary NeRV in video compression for machines.
- Abstract（参考訳）: Image Coding for Machines (ICM) は画像認識のための画像圧縮技術である。
この技術は、画像認識AIの需要が高まっているため、不可欠である。
本稿では,SA-ICMと呼ぶ画像中の対象部分のエッジ情報のみを符号化・復号するICMの手法を提案する。
これは、Segment Anythingによって生成されたエッジ情報を使用してトレーニングされた、学習された画像圧縮(lic)モデルである。
本手法は,様々なタスクを持つ画像認識モデルに利用できる。
SA-ICMは入力データの変更にも堅牢で、さまざまなユースケースで有効です。
さらに,エンコーダ側の顔情報を取り除き,ユーザのプライバシーを保護することにより,プライバシーの観点からのメリットを提供する。
さらに、ビデオ圧縮モデルであるNeRV(Neural Representations for Videos)のトレーニングにも使用できる。
Segment Anythingによって生成されたエッジ情報を用いてNeRVをトレーニングすることにより、画像認識(SA-NeRV)に有効なNeRVを作成することができる。
実験により,SA-ICMの利点が確認され,画像認識に最適な画像圧縮性能が得られた。
また,SA-NeRVはビデオ圧縮において通常のNeRVよりも優れていることを示す。
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