Low-Complexity Overfitted Neural Image Codec - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Low-Complexity Overfitted Neural Image Codec

Thomas Leguay
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1298050
Théo Ladune
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1064711
Pierrick Philippe
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 963704
Gordon Clare
  • Fonction : Auteur
Félix Henry
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1179612

Résumé

We propose a neural image codec at reduced complexity which overfits the decoder parameters to each input image. While autoencoders perform up to a million multiplications per decoded pixel, the proposed approach only requires 2300 multiplications per pixel. Albeit low-complexity, the method rivals autoencoder performance and surpasses HEVC performance under various coding conditions. Additional lightweight modules and an improved training process provide a 14% rate reduction with respect to previous overfitted codecs, while offering a similar complexity. This work is made open-source at http://orange-opensource.github.io/Cool-Chic/.
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2307.12706.pdf (4.63 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04357306 , version 1 (29-02-2024)

Identifiants

Citer

Thomas Leguay, Théo Ladune, Pierrick Philippe, Gordon Clare, Félix Henry, et al.. Low-Complexity Overfitted Neural Image Codec. 2023 IEEE 25th International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP), Sep 2023, Poitiers, France. ⟨10.1109/mmsp59012.2023.10337636⟩. ⟨hal-04357306⟩
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