关于序列有损压缩自适应感知损失函数的论述
机器学习
2025-02-18 v1 信息论
math.IT
摘要
我们考虑因果、低延迟的序列有损压缩，以均方误差（MSE）作为失真损失，并引入感知损失函数（PLF）以增强重构结果的真实感。作为主要贡献，本文提出并分析了一种新的 PLF，考虑当前源帧与前一次重构之间的联合分布。我们建立了一阶马尔可夫源的速率-失真-感知函数，并对高斯模型进行了详细分析。从定性角度看，所提出的度量能够同时避免误差永久化现象，更好地利用高质量重构之间的时序相关性。该度量被称为自适应感知损失函数（PLF-SA），因为其行为会适应重构帧的质量。我们通过信息论分析以及涉及移动 MNIST 和 UVG 数据集的实验，详细比较了所提出的感知损失函数与先前方法。
引用
@article{arxiv.2502.10628,
title = {On Self-Adaptive Perception Loss Function for Sequential Lossy Compression},
author = {Sadaf Salehkalaibar and Buu Phan and Likun Cai and Joao Atz Dick and Wei Yu and Jun Chen and Ashish Khisti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.10628},
year = {2025}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2305.19301