論文の概要: Texture-guided Coding for Deep Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19669v1
• Date: Thu, 30 May 2024 03:38:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 18:16:37.133092
• Title: Texture-guided Coding for Deep Features
• Title（参考訳）: 深い特徴のためのテクスチャ誘導符号化
• Authors: Lei Xiong, Xin Luo, Zihao Wang, Chaofan He, Shuyuan Zhu, Bing Zeng,
• Abstract要約: 本稿では,特徴とテクスチャを考察し,その特徴に基づくテクスチャ誘導型特徴圧縮戦略を提案する。 この戦略は、特徴層とテクスチャ層から構成されており、特徴層は、特徴選択モジュールと特徴再構成ネットワークを含む、マシンを提供する。 テクスチャ画像の助けを借りて、視覚的なタスクに関連するチャンネルを選択的に圧縮し、送信し、特徴データを低減し、マシンに高品質な機能を提供する。 本手法は,テクスチャの特徴と特徴をフル活用し,特徴冗長性を排除し,人間の高品質なプレビュー画像を再構成し,意思決定を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.05814372247946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of machine vision technology in recent years, many researchers have begun to focus on feature compression that is better suited for machine vision tasks. The target of feature compression is deep features, which arise from convolution in the middle layer of a pre-trained convolutional neural network. However, due to the large volume of data and high level of abstraction of deep features, their application is primarily limited to machine-centric scenarios, which poses significant constraints in situations requiring human-computer interaction. This paper investigates features and textures and proposes a texture-guided feature compression strategy based on their characteristics. Specifically, the strategy comprises feature layers and texture layers. The feature layers serve the machine, including a feature selection module and a feature reconstruction network. With the assistance of texture images, they selectively compress and transmit channels relevant to visual tasks, reducing feature data while providing high-quality features for the machine. The texture layers primarily serve humans and consist of an image reconstruction network. This image reconstruction network leverages features and texture images to reconstruct preview images for humans. Our method fully exploits the characteristics of texture and features. It eliminates feature redundancy, reconstructs high-quality preview images for humans, and supports decision-making. The experimental results demonstrate excellent performance when employing our proposed method to compress the deep features.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械ビジョン技術の急速な発展に伴い、多くの研究者が機械ビジョンタスクに適した特徴圧縮に焦点を合わせ始めている。 特徴圧縮のターゲットは、事前訓練された畳み込みニューラルネットワークの中層における畳み込みから生じる深い特徴である。 しかし、大量のデータと深い特徴の高レベルの抽象化のため、主にマシン中心のシナリオに限られており、人間とコンピュータの相互作用を必要とする状況では大きな制約が生じる。 本稿では,特徴とテクスチャを考察し,その特徴に基づくテクスチャ誘導型特徴圧縮戦略を提案する。 具体的には、その戦略は特徴層とテクスチャ層から構成される。 特徴層は、特徴選択モジュールと特徴再構成ネットワークを含むマシンに提供される。 テクスチャ画像の助けを借りて、視覚的なタスクに関連するチャンネルを選択的に圧縮し、送信し、特徴データを低減し、マシンに高品質な機能を提供する。 テクスチャ層は主に人間に仕え、画像再構成ネットワークから構成される。 この画像再構成ネットワークは、特徴とテクスチャ画像を活用して、ヒトのプレビュー画像の再構成を行う。 本手法はテクスチャの特徴と特徴を完全に活用する。 特徴の冗長性を排除し、人間の高品質なプレビュー画像を再構築し、意思決定をサポートする。 実験の結果,提案手法を用いて深部特徴を圧縮する際の優れた性能を示した。

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