論文の概要: Progressive Learned Image Compression for Machine Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20070v1
• Date: Tue, 23 Dec 2025 05:45:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-24 19:17:49.761665
• Title: Progressive Learned Image Compression for Machine Perception
• Title（参考訳）: 機械認識のためのプログレッシブラーニング画像圧縮
• Authors: Jungwoo Kim, Jun-Hyuk Kim, Jong-Seok Lee,
• Abstract要約: 本稿では,三面体符号化に基づく機械認識のための新しいプログレッシブラーニング画像圧縮,PICM-Netを提案する。 提案手法は,下流分類タスクにおいて高い性能を維持しつつ,効率よく適応的なプログレッシブトランスミッションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.208988763458958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in learned image codecs have been extended from human perception toward machine perception. However, progressive image compression with fine granular scalability (FGS)-which enables decoding a single bitstream at multiple quality levels-remains unexplored for machine-oriented codecs. In this work, we propose a novel progressive learned image compression codec for machine perception, PICM-Net, based on trit-plane coding. By analyzing the difference between human- and machine-oriented rate-distortion priorities, we systematically examine the latent prioritization strategies in terms of machine-oriented codecs. To further enhance real-world adaptability, we design an adaptive decoding controller, which dynamically determines the necessary decoding level during inference time to maintain the desired confidence of downstream machine prediction. Extensive experiments demonstrate that our approach enables efficient and adaptive progressive transmission while maintaining high performance in the downstream classification task, establishing a new paradigm for machine-aware progressive image compression.
• Abstract（参考訳）: 学習画像コーデックの最近の進歩は、人間の知覚から機械知覚へと拡張されている。 しかし、複数の品質レベルで単一のビットストリームを復号化することが可能な、微細粒度スケーラビリティ(FGS)によるプログレッシブ画像圧縮は、マシン指向コーデックでは未検討である。 本研究では,三面面符号化に基づく機械認識のための新しいプログレッシブラーニング画像圧縮コーデックPICM-Netを提案する。 ヒトと機械の速度歪みの優先順位の違いを解析することにより、機械指向コーデックの観点で潜在優先度付け戦略を体系的に検討する。 実世界の適応性を更に高めるため、我々は、下流機械予測の望ましい信頼性を維持するために、推論時間中に必要な復号レベルを動的に決定する適応復号制御器を設計する。 大規模な実験により、下流の分類タスクにおいて高い性能を維持しながら効率よく適応的なプログレッシブ・トランスミッションを実現し、マシン対応のプログレッシブ・イメージ・圧縮のための新しいパラダイムを確立した。

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