論文の概要: Compressed-Language Models for Understanding Compressed File Formats: a JPEG Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17146v1
• Date: Mon, 27 May 2024 13:09:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 15:22:54.637369
• Title: Compressed-Language Models for Understanding Compressed File Formats: a JPEG Exploration
• Title（参考訳）: 圧縮ファイルフォーマット理解のための圧縮言語モデル:JPEG探索
• Authors: Juan C. Pérez, Alejandro Pardo, Mattia Soldan, Hani Itani, Juan Leon-Alcazar, Bernard Ghanem,
• Abstract要約: 我々は、圧縮における鍵概念の共通性と代表性を考慮して、JPEGフォーマットを代表的CFFとして重視する。 我々は、CLMがJPEGフォーマットを理解するかどうかを、固有のファイルプロパティの認識、異常のあるファイルの扱い、新しいファイルの生成という、3つの軸に沿って実行する能力を調べて検証する。 結果から,CFFが生成するファイルのバイトストリームを直接操作する場合,圧縮データのセマンティクスをCLMで理解できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.88166538896331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates whether Compressed-Language Models (CLMs), i.e. language models operating on raw byte streams from Compressed File Formats~(CFFs), can understand files compressed by CFFs. We focus on the JPEG format as a representative CFF, given its commonality and its representativeness of key concepts in compression, such as entropy coding and run-length encoding. We test if CLMs understand the JPEG format by probing their capabilities to perform along three axes: recognition of inherent file properties, handling of files with anomalies, and generation of new files. Our findings demonstrate that CLMs can effectively perform these tasks. These results suggest that CLMs can understand the semantics of compressed data when directly operating on the byte streams of files produced by CFFs. The possibility to directly operate on raw compressed files offers the promise to leverage some of their remarkable characteristics, such as their ubiquity, compactness, multi-modality and segment-nature.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Compressed-Language Models(CLMs),すなわちCompressed File Formats~(CFFs)の生のバイトストリームで動作する言語モデルが,CFFによって圧縮されたファイルを理解することができるかどうかを検討する。 我々は、エントロピー符号化やラン長符号化といった圧縮における鍵となる概念の共通性と代表性を考慮して、JPEGフォーマットを代表的CFFとして重視する。 我々は、CLMがJPEGフォーマットを理解するかどうかを、固有のファイルプロパティの認識、異常のあるファイルの扱い、新しいファイルの生成という、3つの軸に沿って実行する能力を調べて検証する。 本研究は,CLMがこれらのタスクを効果的に実行できることを実証するものである。 これらの結果は,CFFが生成するファイルのバイトストリームを直接操作する場合,圧縮データのセマンティクスをCLMが理解できることを示唆している。 生の圧縮ファイルを直接操作する可能性は、その有用性、コンパクト性、マルチモーダル性、セグメント・ナチュアといった特徴のいくつかを活用することを約束する。

関連論文リスト

• JPEG-LM: LLMs as Image Generators with Canonical Codec Representations [51.097213824684665]
  離散化は、画像やビデオのような連続したデータを離散トークンとして表現する。 画像やビデオを識別する一般的な方法は、生のピクセル値のモデリングである。 正規表現を用いることで、言語生成と視覚生成の障壁を低くすることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T23:57:02Z)
• CompTLL-UNet: Compressed Domain Text-Line Localization in Challenging Handwritten Documents using Deep Feature Learning from JPEG Coefficients [0.9405458160620535]
  本稿では,JPEG圧縮領域におけるテキストの局所化を実現するために,JPEG圧縮係数から直接,深層特徴学習を利用する手法を提案する。 Compressed Text-Line Localization Network (CompTLL-UNet) と呼ばれる改良されたU-Netアーキテクチャは、それを実現するために設計されている。 このモデルは、ICDAR 2017 (cBAD) や ICDAR 2019 (cBAD) などのベンチマークデータセットのJPEG圧縮バージョンでトレーニングされ、テストされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T14:02:52Z)
• Learned Lossless Compression for JPEG via Frequency-Domain Prediction [50.20577108662153]
  JPEG画像のロスレス圧縮を学習するための新しいフレームワークを提案する。 周波数領域での学習を可能にするために、DCT係数は暗黙の局所冗長性を利用するためにグループに分割される。 グループ化されたDCT係数のエントロピーモデリングを実現するために、重み付きブロックに基づいてオートエンコーダのようなアーキテクチャを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-05T13:15:28Z)
• Data Efficient Visual Place Recognition Using Extremely JPEG-Compressed Images [17.847661026367767]
  本稿では,JPEG圧縮が視覚的位置認識技術の性能に与える影響について検討する。 圧縮を導入することにより、特に高い圧縮スペクトルにおいて、VPR性能が大幅に低下することを示す。 我々は、JPEG圧縮データに最適化された微調整CNNを提案し、非常に圧縮されたJPEG画像で検出された画像変換とより一貫した性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-17T14:46:28Z)
• Practical Learned Lossless JPEG Recompression with Multi-Level Cross-Channel Entropy Model in the DCT Domain [10.655855413391324]
  本稿では,DCT領域で動作するディープラーニングに基づくJPEG再圧縮手法を提案する。 実験により,従来のJPEG再圧縮手法と比較して最先端の性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T14:36:13Z)
• Towards Robust Data Hiding Against (JPEG) Compression: A Pseudo-Differentiable Deep Learning Approach [78.05383266222285]
  これらの圧縮に対抗できるデータ隠蔽の目標を達成することは、依然としてオープンな課題である。 ディープラーニングはデータの隠蔽に大きな成功を収めていますが、JPEGの非差別化性は、損失のある圧縮に対する堅牢性を改善するための深いパイプラインのトレーニングを困難にしています。 本稿では,上記の制約をすべて一度に解決するための,単純かつ効果的なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T12:30:09Z)
• Learning to Improve Image Compression without Changing the Standard Decoder [100.32492297717056]
  本稿では,標準デコーダによる符号化性能向上のための学習法を提案する。 具体的には、DCT係数の分布を最適化する周波数領域事前編集法を提案する。 JPEGデコーダは変更しないので、広く使われている標準JPEGデコーダで画像を見る際には、我々のアプローチが適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-27T19:24:42Z)
• Discernible Image Compression [124.08063151879173]
  本稿では、外観と知覚の整合性の両方を追求し、圧縮画像を作成することを目的とする。 エンコーダ・デコーダ・フレームワークに基づいて,事前学習したCNNを用いて,オリジナル画像と圧縮画像の特徴を抽出する。 ベンチマーク実験により,提案手法を用いて圧縮した画像は,その後の視覚認識・検出モデルでもよく認識できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-17T07:35:08Z)

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。