JP6956803B2 - ニューラルネットワークを使用するタイル型画像圧縮 - Google Patents
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Description
104 入力画像
106 分割エグゼキュータ
108 空間コンテキストプレディクタ
110 エンコーダ
114 デコーダ
116 訓練エンジン
118 訓練エンジン
124 空間コンテキストプレディクタ
128 デコーダ
130 残差ネットワーク
132 コンバイナ
140 画像に関する圧縮された2進数
142 符号化された残差
150 既に再構築されたタイル、タイルの完全な再構築
200a〜d コンテキストパッチ
202 目標タイル
202a 特定のタイル
202b 特定のタイル
202c 特定のタイル
202d 特定のタイル
204a 隣接するタイル
204a 隣接するタイル
206a 隣接するタイル
208 隣接するタイル
300 アーキテクチャ
302 コンテキストパッチ
310 畳み込み層
311 畳み込み層
312 畳み込み層
313 畳み込み層
320 深さ毎の畳み込み層
321 点毎の畳み込み層
330 フラクショナル畳み込み層
331 フラクショナル畳み込み層
332 フラクショナル畳み込み層
340 目標の予測
400 残差ネットワーク
402 バイナリボトルネック層
500 プロセス
600 プロセス
Claims (22)
- 複数のタイルに区分けされた入力画像の符号化された表現を生成する要求を、1つまたは複数のコンピュータを含む画像エンコーダシステムによって受け取るステップと、
前記入力画像の前記符号化された表現を前記画像エンコーダシステムによって生成するステップとを含む方法であって、
前記符号化された表現が、前記複数のタイルの各々に関する2進符号のそれぞれの組を含み、
前記生成するステップが、前記複数のタイルのうちの特定のタイルに関して、
入力タイルの予測である出力タイルを生成するために前記入力タイルに関するコンテキストを処理するために訓練された空間コンテキスト予測ニューラルネットワークを使用して前記特定のタイルに関するコンテキストを処理するステップであって、前記コンテキストが、前記入力画像内で前記特定のタイルに隣接する1つまたは複数のタイルを含む、ステップと、
前記特定のタイルと、前記特定のタイルに関する前記コンテキストを処理することによって、前記空間コンテキスト予測ニューラルネットワークによって生成された前記出力タイルとの間の残差画像を決定するステップと、
エンコーダのニューラルネットワークを使用して前記残差画像を符号化することによって、前記特定のタイルに関する2進符号の組を生成するステップとを含み、
前記エンコーダのニューラルネットワークが、複数の時間ステップの各々において、
前記時間ステップのためのエンコーダ入力を受け取ることと、
前記時間ステップに関する2進符号の組を生成するために前記エンコーダ入力を処理することとによって、
残差を符号化するように構成された再帰型ニューラルネットワークであり、
前記複数の時間ステップのうちの第1の時間ステップのための前記エンコーダ入力が、
前記残差画像であり、
前記第1の時間ステップの後の前記複数の時間ステップのうちの時間ステップのための前記エンコーダ入力が、(i)前記残差と、(ii)前の時間ステップにおいて2進符号の前記組からデコーダのニューラルネットワークによって生成された再構築との間の暫定残差画像である、
方法。 - データ圧縮アルゴリズムを使用して、前記符号化された表現の前記2進符号を圧縮することによって、前記入力画像を圧縮するステップをさらに含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記データ圧縮アルゴリズムが、訓練されたエントロピーコーダである、
請求項2に記載の方法。 - 前記入力画像の解凍のために、圧縮された入力画像を画像デコーダシステムに送るステップをさらに含む、
請求項2または3に記載の方法。 - 前記デコーダのニューラルネットワークが、前記複数の時間ステップの各々において、
前記時間ステップに関する2進符号の前記組を含むデコーダ入力を受け取り、前記時間ステップにおいて前記エンコーダ入力の再構築を生成するために前記デコーダ入力を処理するように構成される再帰型ニューラルネットワークである、
請求項1に記載の方法。 - 前記特定のタイルに関する2進符号の前記組を生成するステップが、前記複数の時間ステップの各々において、
前記時間ステップおよび任意の以前の時間ステップにおいて既に生成された前記2進符号から再構築されるときに前記特定のタイルに関する品質の閾値が満たされたかどうかを、前記時間ステップのための前記エンコーダ入力の前記再構築から判定するステップを含む、
請求項5に記載の方法。 - 前記特定のタイルに関する2進符号の前記組を生成するステップが、
前記品質の閾値が満たされたとの判定に応じて、前記既に生成された2進符号を、前記入力画像の前記符号化された表現における前記特定のタイルに関する2進符号の前記組として使用するステップを含む、
請求項6に記載の方法。 - 前記特定のタイルに関する2進符号の前記組を生成するステップが、複数の時間ステップの各々において、
前記特定のタイルが現在の時間ステップにおいて生成された2進符号の前記組から再構築されるときに前記特定のタイルに関する品質の閾値が満たされたかどうかを判定するステップと、
前記品質の閾値が満たされるとの判定に応じて、前記特定のタイルに関して前記現在の時間ステップにおいて生成された2進符号の前記組を、前記入力画像の前記符号化された表現における前記特定のタイルに関する2進符号の前記組として使用するステップとを含む、
請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。 - 前記特定のタイルが前記入力画像の左または上の境界上にない場合、前記コンテキストが、前記入力画像内の前記特定のタイルの左および上の隣接するタイルである、
請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。 - 前記特定のタイルが、前記入力画像の左の境界上にありかつ前記入力画像の左上の角にない場合、前記コンテキストが、前記特定のタイルの上の隣接するタイルおよびプレースホルダ内のコンテキストデータである、
請求項9に記載の方法。 - 前記特定のタイルが前記入力画像の前記左上の角にある場合、前記コンテキストが、前記プレースホルダ内のコンテキストデータである、
請求項10に記載の方法。 - 前記特定のタイルが前記入力画像の上の境界上にありかつ前記入力画像の前記左上の角にない場合、前記コンテキストが、前記特定のタイルの左の隣接するタイルおよび前記プレースホルダ内のコンテキストデータである、
請求項10または11に記載の方法。 - 入力画像の符号化された表現から前記入力画像を再構築する要求を、1つまたは複数のコンピュータを含む画像デコーダシステムによって受け取るステップであって、前記入力画像が、複数のタイルに区分けされており、前記符号化された表現が、前記複数のタイルの各々に関する2進符号のそれぞれの組を含む、ステップと、
前記入力画像の再構築を前記画像デコーダシステムによって生成するステップとを含む方法であって、
前記生成するステップが、前記複数のタイルのうちの特定のタイルに関して、
入力タイルの最初の再構築画像である出力タイルを生成するために前記入力タイルに関するコンテキストを処理するために訓練された空間コンテキスト予測ニューラルネットワークを使用して前記特定のタイルに関するコンテキストを処理するステップであって、
前記コンテキストが、前記入力画像内で前記特定のタイルに隣接する1つまたは複数のタイルの再構築を含む、ステップと、
デコーダのニューラルネットワークを使用して前記タイルに関する2進符号の組を処理することによって、前記特定のタイルの残差再構築画像を生成するステップと、
前記特定のタイルの最後の再構築を生成するために、前記最初の再構築画像と前記特定のタイルの前記残差再構築画像とを合成するステップを含み、
前記特定のタイルに関する2進符号の前記組が、複数の時間ステップの各々に関する2進符号のそれぞれのサブセットを含み、
前記デコーダのニューラルネットワークが、前記複数の時間ステップの各々において、
時間ステップ再構築残差画像を生成するために、前記時間ステップに関する2進符号の前記サブセットを処理し、
前記残差再構築画像を生成するために、前記複数の時間ステップのうちの第1の時間ステップに関する前記サブセットを処理し、
(i)前記残差再構築画像と、(ii)前の時間ステップにおいて2進符号の前記組から前記デコーダのニューラルネットワークによって生成された再構築と、の間の暫定残差画像を生成するために、前記第1の時間ステップの後の前記複数の時間ステップのうちの時間ステップに関する2進符号の前記サブセットを処理する、
ことによって、残差を生成するように構成された再帰型ニューラルネットワークである、
方法。 - 前記再構築を生成するステップが、
圧縮された入力画像を受け取るステップと、
前記タイルに関する2進符号の前記それぞれの組を生成するためにデータ解凍アルゴリズムを使用して、前記圧縮された入力画像を解凍するステップとをさらに含む、
請求項13に記載の方法。 - 前記データ解凍アルゴリズムが、訓練されたエントロピーデコーダである、
請求項14に記載の方法。 - 再構築残差画像を生成することが、
前記複数の時間ステップに関する前記時間ステップ再構築残差画像を合成することを含む、
請求項13から15のいずれか一項に記載の方法。 - 前記特定のタイルが前記入力画像の左または上の境界上にない場合、前記コンテキストが、前記入力画像内の前記特定のタイルの左および上の隣接するタイルの再構築である、
請求項13から16のいずれか一項に記載の方法。 - 前記特定のタイルが前記入力画像の左の境界上にありかつ前記入力画像の左上の角にない場合、前記コンテキストが、前記特定のタイルの上の隣接するタイルの再構築およびプレースホルダ内のコンテキストデータである、
請求項17に記載の方法。 - 前記特定のタイルが前記入力画像の前記左上の角にある場合、前記コンテキストが、前記プレースホルダ内のコンテキストデータである、
請求項18に記載の方法。 - 前記特定のタイルが前記入力画像の上の境界上にありかつ前記入力画像の前記左上の角にない場合、前記コンテキストが、前記特定のタイルの左の隣接するタイルの再構築および前記プレースホルダ内のコンテキストデータである、
請求項18または19に記載の方法。 - 1つまたは複数のコンピュータと、
前記1つまたは複数のコンピュータに請求項1から20のいずれか一項に記載の方法を実行させるための命令を記憶する1つまたは複数の記憶装置とを含む、
システム。 - 1つまたは複数のコンピュータに請求項1から20のいずれか一項に記載の方法を実行させるための命令を記憶する、
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