論文の概要: CALLIC: Content Adaptive Learning for Lossless Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17464v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 10:41:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:34.309218
• Title: CALLIC: Content Adaptive Learning for Lossless Image Compression
• Title（参考訳）: CALLIC:ロスレス画像圧縮のためのコンテンツ適応学習
• Authors: Daxin Li, Yuanchao Bai, Kai Wang, Junjun Jiang, Xianming Liu, Wen Gao,
• Abstract要約: CALLICは、学習したロスレス画像圧縮のための新しい最先端(SOTA)を設定する。 本稿では,畳み込みゲーティング操作を利用したコンテンツ認識型自己回帰自己保持機構を提案する。 エンコーディング中、低ランク行列を用いて深度の畳み込みを含む事前学習層を分解し、レート誘導プログレッシブファインタニング(RPFT)による画像検査にインクリメンタルウェイトを適応させる。 推定エントロピーにより下位順にソートされたパッチを徐々に増加させたRPFTファインチューン,学習過程の最適化,適応時間の短縮を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.47244912937204
• License:
• Abstract: Learned lossless image compression has achieved significant advancements in recent years. However, existing methods often rely on training amortized generative models on massive datasets, resulting in sub-optimal probability distribution estimation for specific testing images during encoding process. To address this challenge, we explore the connection between the Minimum Description Length (MDL) principle and Parameter-Efficient Transfer Learning (PETL), leading to the development of a novel content-adaptive approach for learned lossless image compression, dubbed CALLIC. Specifically, we first propose a content-aware autoregressive self-attention mechanism by leveraging convolutional gating operations, termed Masked Gated ConvFormer (MGCF), and pretrain MGCF on training dataset. Cache then Crop Inference (CCI) is proposed to accelerate the coding process. During encoding, we decompose pre-trained layers, including depth-wise convolutions, using low-rank matrices and then adapt the incremental weights on testing image by Rate-guided Progressive Fine-Tuning (RPFT). RPFT fine-tunes with gradually increasing patches that are sorted in descending order by estimated entropy, optimizing learning process and reducing adaptation time. Extensive experiments across diverse datasets demonstrate that CALLIC sets a new state-of-the-art (SOTA) for learned lossless image compression.
• Abstract（参考訳）: 学習した無損失画像圧縮は近年大きな進歩を遂げている。 しかし、既存の手法では、大規模なデータセット上での補正生成モデルのトレーニングに頼り、符号化プロセス中に特定のテスト画像に対して最適な確率分布を推定する。 この課題に対処するために,最小記述長 (MDL) 原理とパラメータ効率変換学習 (PETL) の関連性を検討した。 具体的には、まず、畳み込みゲーティング操作(Masked Gated ConvFormer (MGCF))と、トレーニングデータセット上でMGCFを事前訓練することで、コンテンツ対応の自己回帰自己保持機構を提案する。 キャッシュでは、Crop Inference (CCI) が提案され、コーディングプロセスが高速化される。 エンコーディングでは,低ランク行列を用いて深度の畳み込みを含む事前学習層を分解し,レート誘導プログレッシブファインタニング(RPFT)による画像検査に漸進的な重み付けを適用した。 推定エントロピーにより下位順にソートされたパッチを徐々に増加させたRPFTファインチューン,学習過程の最適化,適応時間の短縮を実現した。 多様なデータセットにわたる大規模な実験により、CALLICが学習したロスレス画像圧縮のための新しい最先端(SOTA)を設定できることが示されている。

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