論文の概要: Towards Task-Compatible Compressible Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10244v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 23:02:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 18:35:32.232859
• Title: Towards Task-Compatible Compressible Representations
• Title（参考訳）: タスク対応型圧縮性表現に向けて
• Authors: Anderson de Andrade, Ivan Bajić,
• Abstract要約: マルチタスクで学習可能な圧縮において、あるタスクで学習した表現が別のタスクの速度歪み性能に肯定的な寄与をしない問題について検討する。 学習可能なスケーラブルコーディングでは、この共有表現を学習する際に入力再構成にも報いることで、入力再構成のためのサイド情報の利用が増加した。 我々はCOCO 2017のオブジェクト検出とCityscapesデータセットの深さ推定のために訓練された表現を用いて実験を行い、画像再構成とセマンティックセグメンテーションタスクを支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7980273012483663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We identify an issue in multi-task learnable compression, in which a representation learned for one task does not positively contribute to the rate-distortion performance of a different task as much as expected, given the estimated amount of information available in it. We interpret this issue using the predictive $\mathcal{V}$-information framework. In learnable scalable coding, previous work increased the utilization of side-information for input reconstruction by also rewarding input reconstruction when learning this shared representation. We evaluate the impact of this idea in the context of input reconstruction more rigorously and extended it to other computer vision tasks. We perform experiments using representations trained for object detection on COCO 2017 and depth estimation on the Cityscapes dataset, and use them to assist in image reconstruction and semantic segmentation tasks. The results show considerable improvements in the rate-distortion performance of the assisted tasks. Moreover, using the proposed representations, the performance of the base tasks are also improved. Results suggest that the proposed method induces simpler representations that are more compatible with downstream processes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,学習可能なマルチタスク圧縮において,あるタスクで学習した表現が,期待したほど異なるタスクの速度歪み性能に寄与しないという問題を特定する。 我々はこの問題を予測的な$\mathcal{V}$-informationフレームワークを使って解釈する。 学習可能なスケーラブルコーディングでは、この共有表現を学習する際に入力再構成にも報いることで、入力再構成のためのサイド情報の利用が増加した。 我々は、入力再構成の文脈におけるこのアイデアの影響をより厳密に評価し、他のコンピュータビジョンタスクに拡張した。 我々はCOCO 2017のオブジェクト検出とCityscapesデータセットの深さ推定のために訓練された表現を用いて実験を行い、画像再構成とセマンティックセグメンテーションタスクを支援する。 その結果, 補足作業の速度歪み性能は有意に向上した。 さらに,提案した表現を用いて,基本タスクの性能も向上する。 提案手法は,下流プロセスとより互換性のあるより単純な表現を導出することを示す。

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