論文の概要: All-in-One Transferring Image Compression from Human Perception to Multi-Machine Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12997v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 12:14:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.680066
• Title: All-in-One Transferring Image Compression from Human Perception to Multi-Machine Perception
• Title（参考訳）: 人間の知覚からマルチマシン知覚へのオールインワン変換画像圧縮
• Authors: Jiancheng Zhao, Xiang Ji, Yinqiang Zheng,
• Abstract要約: 既存のアプローチは、通常、単一のタスクに対して、非効率でタスク間の相互作用が欠如し、複数のタスク固有のビットストリームが生じる、ダウンストリームタスクにlicを適応させる。 本稿では,事前学習したベースを統一モデルと単一学習プロセスを介して,複数のマシンビジョンタスクに転送可能なマルチタスク適応フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.05779778716361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficiently transferring Learned Image Compression (LIC) model from human perception to machine perception is an emerging challenge in vision-centric representation learning. Existing approaches typically adapt LIC to downstream tasks in a single-task manner, which is inefficient, lacks task interaction, and results in multiple task-specific bitstreams. In this paper, we propose a multi-task adaptation framework that enables transferring a pre-trained base codec to multiple machine vision tasks through a unified model and a single training process. To achieve this, we design an asymmetric adaptation architecture consisting of a task-agnostic encoder adaptation and task-specific decoder adaptation. Furthermore, we introduce two feature propagation modules to facilitate inter-task and inter-scale feature represenation learning. Experiments on PASCAL-Context and NYUD-V2 dataset demonstrate that our method outperforms both Fully Fine-Tuned and other Parameter Efficient Fine-Tuned (PEFT) baselines. Code will be released.
• Abstract（参考訳）: 学習された画像圧縮(lic)モデルを人間の知覚から機械知覚へ効率的に転送することは、視覚中心の表現学習における新たな課題である。 既存のアプローチは、通常、単一のタスクに対して、非効率でタスク間の相互作用が欠如し、複数のタスク固有のビットストリームが生じる、ダウンストリームタスクにlicを適応させる。 本稿では,事前学習したベースコーデックを,統一モデルと単一学習プロセスを通じて複数のマシンビジョンタスクに転送可能なマルチタスク適応フレームワークを提案する。 これを実現するために,タスクに依存しないエンコーダ適応とタスク固有のデコーダ適応からなる非対称適応アーキテクチャを設計する。 さらに,2つの特徴伝達モジュールを導入し,タスク間および大規模特徴補充学習を容易にする。 PASCAL-ContextとNYUD-V2データセットを用いた実験により,本手法は完全細管および他のパラメータ効率の良い細管(PEFT)ベースラインよりも優れていることが示された。 コードはリリースされる。

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