論文の概要: Multiscale Feature Importance-based Bit Allocation for End-to-End Feature Coding for Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19278v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 02:19:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:13.850669
• Title: Multiscale Feature Importance-based Bit Allocation for End-to-End Feature Coding for Machines
• Title（参考訳）: マシンのエンド・ツー・エンド特徴符号化のためのマルチスケール特徴量に基づくビット割り当て
• Authors: Junle Liu, Yun Zhang, Zixi Guo,
• Abstract要約: Feature Coding for Machines (FCM)は、リモートインテリジェント分析のために中間機能を効果的に圧縮することを目的としている。 エンドツーエンドFCMのためのMFIBA(Multiscale Feature Importance-based Bit Allocation)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5667927142354907
• License:
• Abstract: Feature Coding for Machines (FCM) aims to compress intermediate features effectively for remote intelligent analytics, which is crucial for future intelligent visual applications. In this paper, we propose a Multiscale Feature Importance-based Bit Allocation (MFIBA) for end-to-end FCM. First, we find that the importance of features for machine vision tasks varies with the scales, object size, and image instances. Based on this finding, we propose a Multiscale Feature Importance Prediction (MFIP) module to predict the importance weight for each scale of features. Secondly, we propose a task loss-rate model to establish the relationship between the task accuracy losses of using compressed features and the bitrate of encoding these features. Finally, we develop a MFIBA for end-to-end FCM, which is able to assign coding bits of multiscale features more reasonably based on their importance. Experimental results demonstrate that when combined with a retained Efficient Learned Image Compression (ELIC), the proposed MFIBA achieves an average of 38.202% bitrate savings in object detection compared to the anchor ELIC. Moreover, the proposed MFIBA achieves an average of 17.212% and 36.492% feature bitrate savings for instance segmentation and keypoint detection, respectively. When the proposed MFIBA is applied to the LIC-TCM, it achieves an average of 18.103%, 19.866% and 19.597% bit rate savings on three machine vision tasks, respectively, which validates the proposed MFIBA has good generalizability and adaptability to different machine vision tasks and FCM base codecs.
• Abstract（参考訳）: FCM(Feature Coding for Machines)は、リモートインテリジェント分析のための中間機能を効果的に圧縮することを目的としている。 本稿では、エンドツーエンドFCMのためのMFIBA(Multiscale Feature Importance-based Bit Allocation)を提案する。 まず、マシンビジョンタスクにおける機能の重要性は、スケール、オブジェクトサイズ、イメージインスタンスによって異なります。 そこで本研究では,MFIP(Multiscale Feature Importance Prediction)モジュールを提案する。 第2に,圧縮特徴を用いたタスク精度損失とこれらの特徴を符号化するビットレートの関係を確立するためのタスク損失率モデルを提案する。 最後に, エンド・ツー・エンド FCM のための MFIBA を開発し, それらの重要度に基づいて, より合理的にマルチスケール機能の符号化ビットを割り当てることができる。 実験結果から, 保持された学習画像圧縮(ELIC)と組み合わせることで, MFIBAは, アンカーELICと比較して平均38.202%のビットレート保存が得られることがわかった。 さらに、提案したMFIBAは、それぞれ平均17.212%と36.492%のビットレート保存をインスタンスセグメンテーションとキーポイント検出のために達成している。 MFIBAがlic-TCMに適用されると、3つのマシンビジョンタスクに対して平均18.103%、19.866%、19.597%のビットレートの節約を達成する。

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