深層動画圧縮のための映像品質評価

深度视频压缩的视频质量评估

• 批准号: 22KJ0917
• 负责人: 坪田 亘記
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0917/
• 关键词: 画像圧縮; 画質評価; 深層学習

研究課題である「深層動画圧縮のための映像品質評価」に向けた基礎的な課題として，昨年度は主に2つの課題に取り組んだ．(1) 深層画像圧縮の汎用化に取り組んだ．深層画像圧縮では主に自然画像が対象として研究されてきており，従来型の圧縮手法を上回る性能を示している．しかしながら，深層画像圧縮は学習型であるため，ドメイン外の画像を圧縮する際には性能が低下する．この問題を調査するために，汎用な深層画像圧縮という新たなタスクを提案した．汎用な深層画像圧縮では，任意のドメインの画像を圧縮することを目的とする．さらにこのタスクに取り組むための手法も提案した．(2) 深層画質評価における従来手法の画像のスケーリングに対する安定性の評価に取り組んだ．多くの従来型画質評価では，前処理としてある画像サイズにスケールすることがしばしばある一方で，深層画質評価ではスケーリングを行わないこともしばしばある．本研究では，深層画質評価の推論時における前処理のスケーリングの影響を実験的に検証した．検証では推論時における画像のスケールを変数として扱い，様々な画像スケールで前処理した画像を画質評価手法に適用した．前者についてはComputer Visionの分野で最難関レベルの査読付き国際会議であるIEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) で発表を行い，後者は査読付き国際学術誌であるIEICE Transactions on Information and Systemsで発表を行った．

In this paper, we studied the problem of deep drawing, image, image and image. The last time the performance was displayed, the performance was marked by a deep portrait, a deep portrait, a foreign portrait, a poor performance, a deep portrait, a new proposal, a deep portrait. If you want to draw a picture, you may want to know that the purpose of the picture is to learn the meaning of the image. (2) to use the method of drawing the picture in depth. (2) to use the method of drawing the picture. In front of the picture, the picture is in the middle of each other, and the deep picture is in the middle of each other. In this study, in the study, the picture is in front of the picture. In this study, the picture is in the picture. In this study, during the discussion of the picture, the picture is in front of the picture. The former pays the international conference (international conference) the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) table, while the latter pays the national academic journal, the IEICE Transactions on Information and Systems, the table.

项目成果

Universal Deep Image Compression via Content-Adaptive Optimization with Adapters

• DOI: 10.1109/wacv56688.2023.00256
• 发表时间: 2022-11
• 期刊: 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)
• 作者: Koki Tsubota;Hiroaki Akutsu;K. Aizawa

深層画像圧縮における均一量子化と非均一量子化の比較

深度图像压缩中均匀量化与非均匀量化的比较

• 发表时间: 2022
• 作者: Oka Minami;Mizukami Masashi;Kurihara Kazue;Honda Satoshi;草深あやね;Koki Tsubota，Hiroaki Akutsu，Kiyoharu Aizawa;坪田亘記，相澤清晴
• 通讯作者: 坪田亘記，相澤清晴