論文の概要: Generalized Nested Latent Variable Models for Lossy Coding applied to Wind Turbine Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06165v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 11:00:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-11 14:17:29.205319
• Title: Generalized Nested Latent Variable Models for Lossy Coding applied to Wind Turbine Scenarios
• Title（参考訳）: 風車シナリオに適用した損失符号化のための一般化ネスト潜時変動モデル
• Authors: Raül Pérez-Gonzalo, Andreas Espersen, Antonio Agudo,
• Abstract要約: 学習に基づくアプローチは、圧縮率と再構成された画質の妥協を最小化する。 成功したテクニックは、2レベルネストされた潜伏変数モデル内で機能するディープハイパープライアの導入である。 本稿では,マルコフ連鎖構造を持つ一般化Lレベルネスト生成モデルを設計することによって,この概念を拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.48369551534582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Rate-distortion optimization through neural networks has accomplished competitive results in compression efficiency and image quality. This learning-based approach seeks to minimize the compromise between compression rate and reconstructed image quality by automatically extracting and retaining crucial information, while discarding less critical details. A successful technique consists in introducing a deep hyperprior that operates within a 2-level nested latent variable model, enhancing compression by capturing complex data dependencies. This paper extends this concept by designing a generalized L-level nested generative model with a Markov chain structure. We demonstrate as L increases that a trainable prior is detrimental and explore a common dimensionality along the distinct latent variables to boost compression performance. As this structured framework can represent autoregressive coders, we outperform the hyperprior model and achieve state-of-the-art performance while reducing substantially the computational cost. Our experimental evaluation is performed on wind turbine scenarios to study its application on visual inspections
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークによる速度歪みの最適化は、圧縮効率と画質の競争的な結果を得た。 この学習ベースのアプローチは、重要情報を自動的に抽出して保持することで、圧縮率と再構成された画質の妥協を最小限に抑えつつ、より重要度の低い詳細を破棄する。 成功したテクニックは、2レベルネストされた潜伏変数モデル内で動作し、複雑なデータ依存関係をキャプチャすることで圧縮を強化するディープハイパープライヤの導入である。 本稿では,マルコフ連鎖構造を持つ一般化Lレベルネスト生成モデルを設計することによって,この概念を拡張した。 トレーニング可能な先行変数が有害であることをLが示すとともに、圧縮性能を高めるために異なる潜伏変数に沿った共通次元を探索する。 この構造化されたフレームワークは自己回帰型コーダを表現できるため、計算コストを大幅に削減しつつ、ハイパープライアモデルより優れ、最先端の性能を実現する。 風力タービンのシナリオによる実験的評価を行い, その視覚検査への応用について検討した。

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