Semantics Disentanglement and Composition for Versatile Codec toward both Human-eye Perception and Machine Vision Task

📄 arXiv: 2412.18158v1 📥 PDF

作者: Jinming Liu, Yuntao Wei, Junyan Lin, Shengyang Zhao, Heming Sun, Zhibo Chen, Wenjun Zeng, Xin Jin

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2024-12-24

💡 一句话要点

提出DISCOVER编解码器，实现语义解耦与组合，兼顾人眼感知和机器视觉任务

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图像压缩 语义解耦 多模态学习 机器视觉 人眼感知 通用编解码器 Grounding模型

📋 核心要点

  1. 现有图像压缩方法通常专用于人眼感知或机器视觉中的一个领域，缺乏通用性，限制了其跨场景应用。
  2. DISCOVER编解码器通过语义解耦和组合，利用多模态大模型提取标签并进行精确定位，实现对图像成分的理解。
  3. 实验结果表明，DISCOVER在人眼视觉感知和机器视觉任务上均表现出优越的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种创新的语义解耦与组合的通用编解码器（DISCOVER），旨在同时提升人眼视觉感知和机器视觉任务的性能。该方法通过多模态大模型为每个任务提取一组标签，然后应用 grounding 模型进行精确定位，从而在编码器端实现对图像成分的全面理解和解耦。在解码阶段，通过利用这些编码的成分以及生成模型的先验知识，实现图像的全面重建，从而优化人眼视觉感知和基于机器的分析任务的性能。大量的实验评估证实了DISCOVER的鲁棒性和有效性，表明其在满足人类和机器视觉的双重目标方面表现出卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于学习的图像压缩方法通常针对特定任务优化，例如人眼视觉感知或机器视觉任务。这导致模型缺乏通用性，难以在不同场景中应用，并且需要针对新任务进行重新训练，增加了实际应用的复杂性和成本。

核心思路：DISCOVER的核心思路是通过语义解耦和组合，将图像分解为可解释的语义成分，并分别进行编码。在解码端，利用这些语义成分和生成模型的先验知识进行图像重建，从而同时优化人眼感知和机器视觉任务的性能。这种方法旨在实现一个通用的编解码器，能够适应不同的应用场景。

技术框架：DISCOVER的整体框架包含编码器和解码器两部分。编码器首先利用多模态大模型提取图像的语义标签，然后使用 grounding 模型对这些标签进行精确定位。这些定位信息和图像特征被编码成压缩码流。解码器接收到码流后，首先解码出语义标签和定位信息，然后利用生成模型的先验知识，结合这些信息重建图像。

关键创新：DISCOVER的关键创新在于语义解耦和组合的思想，以及利用多模态大模型和 grounding 模型进行语义提取和定位。与传统的图像压缩方法相比，DISCOVER能够更好地理解图像的内容，并将其分解为可解释的语义成分，从而实现更灵活的图像重建。

关键设计：论文中使用了多模态大模型（具体模型未知）来提取图像的语义标签。Grounding 模型（具体模型未知）用于将这些标签定位到图像中的具体位置。生成模型（具体模型未知）用于提供图像重建的先验知识。损失函数的设计需要同时考虑人眼感知和机器视觉任务的性能，可能包括感知损失、对抗损失和任务相关的损失函数。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过实验验证了DISCOVER编解码器的有效性。具体性能数据未知，但实验结果表明，DISCOVER在人眼视觉感知和机器视觉任务上均优于现有的图像压缩方法。DISCOVER能够同时满足人类和机器视觉的需求，具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

DISCOVER编解码器具有广泛的应用前景，例如智能监控、自动驾驶、医学图像分析等领域。它可以用于压缩和传输图像数据，同时保证人眼视觉质量和机器视觉算法的性能。该研究有助于推动通用图像压缩技术的发展，降低数据存储和传输成本，并提高机器视觉系统的效率和准确性。

📄 摘要（原文）

While learned image compression methods have achieved impressive results in either human visual perception or machine vision tasks, they are often specialized only for one domain. This drawback limits their versatility and generalizability across scenarios and also requires retraining to adapt to new applications-a process that adds significant complexity and cost in real-world scenarios. In this study, we introduce an innovative semantics DISentanglement and COmposition VERsatile codec (DISCOVER) to simultaneously enhance human-eye perception and machine vision tasks. The approach derives a set of labels per task through multimodal large models, which grounding models are then applied for precise localization, enabling a comprehensive understanding and disentanglement of image components at the encoder side. At the decoding stage, a comprehensive reconstruction of the image is achieved by leveraging these encoded components alongside priors from generative models, thereby optimizing performance for both human visual perception and machine-based analytical tasks. Extensive experimental evaluations substantiate the robustness and effectiveness of DISCOVER, demonstrating superior performance in fulfilling the dual objectives of human and machine vision requirements.