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深層動画圧縮のための映像品質評価

Research Project

Project/Area Number 22KJ0917
Project/Area Number (Other) 22J13735 (2022)
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeMulti-year Fund (2023)
Single-year Grants (2022)
Section国内
Review Section Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

坪田 亘記  東京大学, 情報理工学系研究科, 特別研究員(DC2)

Project Period (FY) 2023-03-08 – 2024-03-31
Project Status Declined (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Fiscal Year 2023: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2022: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Keywords画像圧縮 / 画質評価 / 深層学習
Outline of Research at the Start

申請者は,見た目での品質を落とさない動画圧縮の実現のために,映像品質評価に取り組む.映像品質評価は動画圧縮の評価と学習に不可欠である.映像品質評価とは,ある動画とその動画を人工的に劣化させた動画を用意したときに,劣化動画が視覚的にどの程度劣化しているかを予測するタスクである.申請者は,動画圧縮に起因する劣化に対応できるような新たな映像品質評価手法を構築した上で,動画圧縮の学習に適用することで,従来手法を上回る動画圧縮を実現する.

Outline of Annual Research Achievements

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.

Research Progress Status

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

Report

(1 results)
  • 2022 Annual Research Report
  • Research Products

    (7 results)

All 2023 2022

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Journal Article] Comprehensive Comparisons of Uniform Quantization in Deep Image Compression2023

    • Author(s)
      Tsubota Koki、Aizawa Kiyoharu
    • Journal Title

      IEEE Access

      Volume: 11 Pages: 4455-4465

    • DOI

      10.1109/access.2023.3236086

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Evaluating the Stability of Deep Image Quality Assessment with Respect to Image Scaling2022

    • Author(s)
      TSUBOTA Koki、AKUTSU Hiroaki、AIZAWA Kiyoharu
    • Journal Title

      IEICE Transactions on Information and Systems

      Volume: E105.D Issue: 10 Pages: 1829-1833

    • DOI

      10.1587/transinf.2022EDL8025

    • ISSN
      0916-8532, 1745-1361
    • Year and Date
      2022-10-01
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Universal Deep Image Compression via Content-Adaptive Optimization with Adapters2023

    • Author(s)
      Koki Tsubota,Hiroaki Akutsu,Kiyoharu Aizawa
    • Organizer
      IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 汎用な深層画像圧縮のための適応手法の検討2023

    • Author(s)
      坪田亘記,相澤清晴
    • Organizer
      画像工学研究会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 汎用な深層画像圧縮に向けた適応的圧縮2022

    • Author(s)
      坪田亘記,圷弘明,相澤清晴
    • Organizer
      画像の認識・理解シンポジウム
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 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2022

    • Author(s)
      坪田亘記,相澤清晴
    • Organizer
      画像符号化シンポジウム
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Computer Visionタスクに向けた深層画像圧縮の検討2022

    • Author(s)
      野田栞穂,坪田亘記,圷弘明,相澤清晴
    • Organizer
      画像符号化シンポジウム
    • Related Report
      2022 Annual Research Report

URL: 

Published: 2022-04-28   Modified: 2024-03-26  

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