第2回学習画像圧縮ワークショップとコンペの開催

１．第2回画像圧縮学習ワークショップとコンペの開催

・CVPR 2019で画像圧縮に関するコンテストとワークショップが開催
・低レート圧縮コンペは1ピクセルあたり0.15ビットに圧縮して質を保つ
・透過的な圧縮コンペは質を保ちながら可能な限りサイズを圧縮

２．CLICとは？

以下、ai.googleblog.comより「Announcing the Second Workshop and Challenge on Learned Image Compression」の意訳です。元記事は2019年2月6日、Nick Johnstonさんによる投稿です。

昨年、Googleは画像圧縮技術の発展を目的としたワークショップとコンテスト、Challenge on Learned Image Compression(CLIC)を開催しました。本イベントはニューラルネットワークの使用有無にかかわらず参加可能で、2018年のComputer Vision and Pattern Recognition conference(CVPR 2018)の間に開催され、23の受理されたワークショップ論文、95の論文執筆者、41のコンテスト参加グループ、と大成功を収めました。

このイベントにより、医療用画像の圧縮に特化したアプリケーション、既存の圧縮手法の拡張など、画像圧縮のための多くの新しいアルゴリズムが生み出されました。勝者となったTucodec(下記画像ではTUCod4cと省略しています)は、Better Portable Graphics(BPG:2014年に開発された技術的にJPEGより優れていると言われる画像形式)よりも13％優れたMean Opinion Score(MOS:平均オピニオン評点と訳される人間が主観的に下した評価の平均)を達成しています。

2018年のお題とコンテスト結果の抜粋。上段左より、元のイメージ、BPG、JPEG。2段目以降はコンテストに参加した９チームの結果です。全てのコンテスト参加画像は色彩再現においてJPEGより優れており、それらの多くは画像内の文字を読みやすくする能力においてBPGに匹敵しています。

今年も、カリフォルニア州ロングビーチで開催するCVPR 2019に、2回目のワークショップとコンテストにスポンサーとして協力します。半日ワークショップでは、招待ゲストのAnne Aaron(Netflix)、Aaron Van Den Oord(DeepMind)、Jyrki Alakuijala(Google)の講演と、現在募集中の2019年のコンテストの上位5チームによるプレゼンテーションが予定されています。

今年のコンペは、参加者が参加するコンペを2つから選べる事が特徴です。最初のコンペは昨年と同じ「低レート圧縮」を競うコンペです。低レート圧縮コンペの目標は、お題となる画像データセットを1ピクセルあたり0.15ビットに圧縮し、且つ、PSNR、MS-SSIM、および人間によるMOSで最高品質基準を維持していると評価される事です。

2つ目のコンペは、昨年のワークショップ参加者の意見を取り入れたものです。昨年の参加者は、画像を圧縮しても見栄えを維持できる圧縮量を決定するという逆の課題に興味を示しました。この「透過的な圧縮」の課題では、お題となるデータセットを最小のファイルサイズに圧縮することが目的です。しかし、テストデータセットに対して設定してある比較的高い品質のしきい値(PSNRとMS-SSIMの両方で設定)を維持しなければなりません。

あなたが学習画像圧縮の分野で研究をしているならば、私達はあなたがCVPR 2019でCLICに参加することをお勧めします。コンテストとスケジュールの詳細については、compression.ccを参照してください。

謝辞
このワークショップは、Google、Twitter、ETHZürichの研究者によって共同で開催されています。私達はGeorge Toderici(Google), Michele Covell(Google), Johannes Ballé(Google), Nick Johnston(Google), Eirikur Agustsson(Google), Wenzhe Shi(Twitter), Lucas Theis(Twitter), Radu Timofte(ETH Zürich), Fabian Mentzer(ETH Zürich)の貢献にも感謝します。