論文の概要: S2CFormer: Revisiting the RD-Latency Trade-off in Transformer-based Learned Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00700v3
• Date: Mon, 24 Mar 2025 09:19:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:21:41.253956
• Title: S2CFormer: Revisiting the RD-Latency Trade-off in Transformer-based Learned Image Compression
• Title（参考訳）: S2CFormer: 変換器を用いた学習画像圧縮におけるRDレイテンシトレードオフの再検討
• Authors: Yunuo Chen, Qian Li, Bing He, Donghui Feng, Ronghua Wu, Qi Wang, Li Song, Guo Lu, Wenjun Zhang,
• Abstract要約: TransformerベースのLearned Image Compression(lic)は、デコードレイテンシとレート歪み(R-D)パフォーマンスの中間的なトレードオフに悩まされる。 本研究は, 複雑かつ時間を要する空間的操作よりも効率的なチャネル集約が, 競争力のあるコンカレントモデルの実現の鍵であることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.920782099405915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based Learned Image Compression (LIC) suffers from a suboptimal trade-off between decoding latency and rate-distortion (R-D) performance. Moreover, the critical role of the FeedForward Network (FFN)-based channel aggregation module has been largely overlooked. Our research reveals that efficient channel aggregation-rather than complex and time-consuming spatial operations-is the key to achieving competitive LIC models. Based on this insight, we initiate the ``S2CFormer'' paradigm, a general architecture that simplifies spatial operations and enhances channel operations to overcome the previous trade-off. We present two instances of the S2CFormer: S2C-Conv, and S2C-Attention. Both models demonstrate state-of-the-art (SOTA) R-D performance and significantly faster decoding speed. Furthermore, we introduce S2C-Hybrid, an enhanced variant that maximizes the strengths of different S2CFormer instances to achieve a better performance-latency trade-off. This model outperforms all the existing methods on the Kodak, Tecnick, and CLIC Professional Validation datasets, setting a new benchmark for efficient and high-performance LIC. The code is at \href{https://github.com/YunuoChen/S2CFormer}{https://github.com/YunuoChen/S2CFormer}.
• Abstract（参考訳）: TransformerベースのLearned Image Compression(lic)は、デコードレイテンシとレート歪み(R-D)パフォーマンスの中間的なトレードオフに悩まされる。 さらに、FeedForward Network(FFN)ベースのチャネルアグリゲーションモジュールの重要な役割はほとんど見過ごされている。 本研究は,複雑かつ時間を要する空間的操作よりも効率的なチャネルアグリゲーションが,競争力のあるlicモデルの実現の鍵であることを明らかにする。 この知見に基づいて,従来のトレードオフを克服するために,空間操作を単純化し,チャネル操作を強化する汎用アーキテクチャである ``S2CFormer' パラダイムを創始する。 S2CFormerはS2C-ConvとS2C-Attentionの2つの例を示す。 どちらのモデルも最先端(SOTA)のR-D性能を示し、デコード速度は大幅に高速である。 さらに、S2C-Hybridを導入し、S2CFormerインスタンスの強度を最大化し、パフォーマンスとレイテンシのトレードオフを改善する。 このモデルは、Kodak、Tecnick、CLIC Professional Validationデータセット上の既存のすべてのメソッドより優れており、効率的で高性能なlicのための新しいベンチマークが設定されている。 コードは \href{https://github.com/YunuoChen/S2CFormer}{https://github.com/YunuoChen/S2CFormer} にある。

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