論文の概要: Explicit Residual-Based Scalable Image Coding for Humans and Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19297v1
• Date: Tue, 24 Jun 2025 04:01:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.483968
• Title: Explicit Residual-Based Scalable Image Coding for Humans and Machines
• Title（参考訳）: 人間と機械の残差に基づくスケーラブルな画像符号化
• Authors: Yui Tatsumi, Ziyue Zeng, Hiroshi Watanabe,
• Abstract要約: スケーラブルな画像圧縮手法は マシンと人間の視覚の両方に役立ちます 本稿では, 明示的な残差圧縮機構を統合することにより, ICMHフレームワークの符号化効率と解釈可能性を向上させる。 特徴残差ベース残差ベース符号化(FR-ICMH)と画素残差ベース残差ベース残差ベース符号化(PR-ICMH)の2つの補完手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scalable image compression is a technique that progressively reconstructs multiple versions of an image for different requirements. In recent years, images have increasingly been consumed not only by humans but also by image recognition models. This shift has drawn growing attention to scalable image compression methods that serve both machine and human vision (ICMH). Many existing models employ neural network-based codecs, known as learned image compression, and have made significant strides in this field by carefully designing the loss functions. In some cases, however, models are overly reliant on their learning capacity, and their architectural design is not sufficiently considered. In this paper, we enhance the coding efficiency and interpretability of ICMH framework by integrating an explicit residual compression mechanism, which is commonly employed in resolution scalable coding methods such as JPEG2000. Specifically, we propose two complementary methods: Feature Residual-based Scalable Coding (FR-ICMH) and Pixel Residual-based Scalable Coding (PR-ICMH). These proposed methods are applicable to various machine vision tasks. Moreover, they provide flexibility to choose between encoder complexity and compression performance, making it adaptable to diverse application requirements. Experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed methods, with PR-ICMH achieving up to 29.57% BD-rate savings over the previous work.
• Abstract（参考訳）: スケーラブルな画像圧縮は、要求に応じて画像の複数のバージョンを段階的に再構築する技法である。 近年、画像は人間だけでなく、画像認識モデルも消費している。 このシフトは、機械と人間の視覚(ICMH)の両方に役立つスケーラブルな画像圧縮方法に注目が集まっている。 既存のモデルの多くは、学習画像圧縮として知られるニューラルネットワークベースのコーデックを採用しており、損失関数を慎重に設計することでこの分野に大きな進歩を遂げている。 しかし、いくつかのケースでは、モデルは学習能力に過度に依存しており、そのアーキテクチャ設計は十分に考慮されていない。 本稿では,JPEG2000のような高分解能な符号化手法でよく用いられる明示的残差圧縮機構を統合することにより,ICMHフレームワークの符号化効率と解釈可能性を向上させる。 具体的には,特徴残差ベースのスケーラブル符号化(FR-ICMH)と画素残差ベースのスケーラブル符号化(PR-ICMH)の2つの補完手法を提案する。 提案手法は様々なマシンビジョンタスクに適用可能である。 さらに、エンコーダの複雑さと圧縮性能を選択できる柔軟性を提供し、多様なアプリケーション要件に適応できる。 実験の結果,提案手法の有効性が示され,PR-ICMHは従来よりも29.57%のBD節減を実現した。

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