論文の概要: Neural Image Compression with Quantization Rectifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17236v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 22:26:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 19:16:39.641900
• Title: Neural Image Compression with Quantization Rectifier
• Title（参考訳）: 量子化整流器を用いたニューラルイメージ圧縮
• Authors: Wei Luo, Bo Chen,
• Abstract要約: 我々は,画像特徴相関を利用した画像圧縮のための新しい量子化法(QR)を開発し,量子化の影響を緩和する。 提案手法は,量子化された特徴量から未知の特徴量を予測するニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。 評価では、QRを最先端のニューラルイメージコーデックに統合し、広く使用されているKodakベンチマークの強化モデルとベースラインを比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.097091519502871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural image compression has been shown to outperform traditional image codecs in terms of rate-distortion performance. However, quantization introduces errors in the compression process, which can degrade the quality of the compressed image. Existing approaches address the train-test mismatch problem incurred during quantization, the random impact of quantization on the expressiveness of image features is still unsolved. This paper presents a novel quantization rectifier (QR) method for image compression that leverages image feature correlation to mitigate the impact of quantization. Our method designs a neural network architecture that predicts unquantized features from the quantized ones, preserving feature expressiveness for better image reconstruction quality. We develop a soft-to-predictive training technique to integrate QR into existing neural image codecs. In evaluation, we integrate QR into state-of-the-art neural image codecs and compare enhanced models and baselines on the widely-used Kodak benchmark. The results show consistent coding efficiency improvement by QR with a negligible increase in the running time.
• Abstract（参考訳）: ニューラル画像圧縮は、速度歪み性能の点で従来の画像コーデックより優れていることが示されている。 しかし、量子化は圧縮過程における誤差を導入し、圧縮された画像の品質を劣化させることができる。 既存の手法では、量子化時に発生する列車のミスマッチ問題に対して、画像特徴の表現性に対する量子化のランダムな影響は未解決のままである。 本稿では、画像特徴相関を利用して量子化の影響を緩和する画像圧縮のための新しい量子化整流器(QR)法を提案する。 提案手法は,画像再構成の品質向上のために特徴表現性を保ちながら,定量的特徴量から不定量特徴量を予測するニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。 我々は,既存のニューラルイメージコーデックにQRを統合するソフト・トゥ・プレクティブ・トレーニング手法を開発した。 評価では、QRを最先端のニューラルイメージコーデックに統合し、広く使用されているKodakベンチマークの強化モデルとベースラインを比較する。 その結果,QRによる一貫した符号化効率の向上と,実行時間の増加が認められた。

関連論文リスト

• Enhancing Perception Quality in Remote Sensing Image Compression via Invertible Neural Network [10.427300958330816]
  リモートセンシング画像をデコードして、特に低解像度で高い知覚品質を実現することは、依然として大きな課題である。 Invertible Neural Network-based Remote Sensor Image compression (INN-RSIC)法を提案する。 我々の INN-RSIC は、認識品質の観点から、既存の最先端のディープラーニングベースの画像圧縮手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T03:52:37Z)
• Semantic Ensemble Loss and Latent Refinement for High-Fidelity Neural Image Compression [58.618625678054826]
  本研究は、最適な視覚的忠実度のために設計された強化されたニューラル圧縮手法を提案する。 我々は,洗練されたセマンティック・アンサンブル・ロス,シャルボニエ・ロス,知覚的損失,スタイル・ロス,非バイナリ・ディバイザ・ロスを組み込んだモデルを構築した。 実験により,本手法は神経画像圧縮の統計的忠実度を著しく向上させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T08:11:27Z)
• Transferable Learned Image Compression-Resistant Adversarial Perturbations [66.46470251521947]
  敵対的攻撃は容易に画像分類システムを破壊し、DNNベースの認識タスクの脆弱性を明らかにする。 我々は、学習した画像圧縮機を前処理モジュールとして利用する画像分類モデルをターゲットにした新しいパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T03:03:28Z)
• Extreme Image Compression using Fine-tuned VQGANs [43.43014096929809]
  本稿ではベクトル量子化(VQ)に基づく生成モデルを画像圧縮領域に導入する。 VQGANモデルによって学習されたコードブックは、強い表現能力をもたらす。 提案したフレームワークは、知覚的品質指向のメトリクスで最先端のコーデックより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T06:14:19Z)
• Estimating the Resize Parameter in End-to-end Learned Image Compression [50.20567320015102]
  本稿では,最近の画像圧縮モデルの速度歪みトレードオフをさらに改善する検索自由化フレームワークについて述べる。 提案手法により,Bjontegaard-Deltaレート(BD-rate)を最大10%向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T01:35:02Z)
• Neural JPEG: End-to-End Image Compression Leveraging a Standard JPEG Encoder-Decoder [73.48927855855219]
  本稿では,エンコーダとデコーダの両端に内在するニューラル表現を強化することで,符号化性能の向上を図るシステムを提案する。 実験により,提案手法はJPEGに対する速度歪み性能を,様々な品質指標で改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T20:20:03Z)
• Implicit Neural Representations for Image Compression [103.78615661013623]
  Inlicit Neural Representations (INRs) は、様々なデータ型の新規かつ効果的な表現として注目されている。 量子化、量子化を考慮した再学習、エントロピー符号化を含むINRに基づく最初の包括的圧縮パイプラインを提案する。 我々は、INRによるソース圧縮に対する我々のアプローチが、同様の以前の作業よりも大幅に優れていることに気付きました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T13:02:53Z)
• Quantization Guided JPEG Artifact Correction [69.04777875711646]
  我々はJPEGファイル量子化行列を用いたアーティファクト修正のための新しいアーキテクチャを開発した。 これにより、特定の品質設定のためにトレーニングされたモデルに対して、単一のモデルで最先端のパフォーマンスを達成できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T00:10:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。