JP7493617B2 - ニューラル画像圧縮における置換の多学習率のための方法および装置 - Google Patents
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Description
110 ユーザデバイス
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124-1 アプリケーション
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124-4 ハイパーバイザ
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230 メモリ
240 ストレージコンポーネント
250 入力コンポーネント
260 出力コンポーネント
270 通信インターフェース
300 符号化マッピング
310 復号マッピング
400 画像
410 ブロック
500 方法
510 動作
520 動作
530 動作
540 動作
600 装置
610 受信コード
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630 符号化コード
640 マッピングコード
Claims (8)
- 少なくとも1つのプロセッサによって実行されるニューラルネットワークを使用した置換型エンドツーエンド(E2E)ニューラル画像圧縮(NIC)の方法であって、前記方法が、
E2E NICフレームワークへの入力画像を受信するステップと、
前記入力画像を1つまたは複数のブロックに分割するステップであって、前記1つまたは複数のブロックが同じサイズを有し、前記1つまたは複数のブロックのための学習率は、前記1つまたは複数のブロックのうちの各ブロックの特性に基づいて選択される、ステップと、
前記E2E NICフレームワークのトレーニングモデルに基づいて前記1つまたは複数のブロックの各々のための代替ブロックを決定するステップと、
前記代替ブロックを符号化するステップと、
前記符号化された代替ブロックをブロックビットストリームにマッピングして、圧縮済みブロックを生成するステップと
を含む、方法。 - 前記代替ブロックが、
代替ブロック表現を生成するために前記入力画像が分割されたブロックの要素を調整するステップと、
前記代替ブロックとして使用するために前記分割されたブロックと前記代替ブロック表現との間の歪み損失が最も小さい前記要素を選択するステップと
を含む、前記E2E NICフレームワークの前記トレーニングモデルの最適化プロセスを実行することによって決定される、
請求項1に記載の方法。 - 少なくとも1つのプロセッサによって実行されるニューラルネットワークを使用した置換型エンドツーエンド(E2E)ニューラル画像圧縮(NIC)の方法であって、前記方法が、
E2E NICフレームワークへの入力画像を受信するステップと、
前記E2E NICフレームワークのトレーニングモデルに基づいて代替画像を決定するステップであって、前記E2E NICフレームワークの前記トレーニングモデルが、前記入力画像のための学習率、前記入力画像の更新回数、および歪み損失に基づいてトレーニングされ、前記入力画像のための学習率は、前記入力画像の特性に基づいて選択される、ステップと、
前記代替画像を符号化するステップと、
前記符号化された代替画像をビットストリームにマッピングして、圧縮表現を生成するステップと
を含む、方法。 - 複数の代替画像が、前記学習率に基づいて決定される、
請求項3に記載の方法。 - 前記入力画像の前記特性が、前記入力画像のRGB分散および前記入力画像のRD性能のうちの一方である、請求項3に記載の方法。
- 少なくとも1つのプロセッサによって実行されるニューラルネットワークを使用した置換型エンドツーエンド(E2E)ニューラル画像圧縮(NIC)の方法であって、前記方法が、
E2E NICフレームワークへの入力画像を受信するステップと、
前記E2E NICフレームワークのトレーニングモデルに基づいて代替画像を決定するステップであって、前記E2E NICフレームワークの前記トレーニングモデルが、予めトレーニングされた画像符号化に基づく人工ニューラルネットワークであり、前記人工ニューラルネットワークのパラメータが固定され、前記入力画像を更新するために勾配が使用される、ステップと、
前記代替画像を符号化するステップと、
前記符号化された代替画像をビットストリームにマッピングして、圧縮表現を生成するステップと
を含む、方法。 - 請求項1~6のいずれか一項に記載の方法を行うように構成された装置。
- 置換型エンドツーエンド(E2E)ニューラル画像圧縮(NIC)のために少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサに、請求項1~6のいずれか一項に記載の方法を行わせるためのコンピュータプログラム。
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