Vi introducerar en allmän metod för att utföra Residual Network inference och lärande i JPEG transform domän som tillåter nätverket att konsumera komprimerade bilder som ingång. Vår formulering utnyttjar lineariteten hos JPEG-transform för att omdefiniera konvolution och satsnormalisering med en finjusterbar numerisk approximation för ReLu. Resultatet är matematiskt ekvivalent med det rumsliga domännätverket upp till ReLu approximationsnoggrannheten. En formulering för bildklassificering och en modellkonverteringsalgoritm för rumsliga domännätverk ges som exempel på metoden. Vi visar hoppa över dyra dekompression steg möjliggör snabbare bearbetning av bilder med lite till ingen straff i nätverket noggrannhet. 1. Vad är det för fel på dig? Den allmänna metoden för att uttrycka konvolutionsnätverk inom JPEG-domänen 2. Konkret formulering för restblock för att utföra klassificering 3. En modell konverteringsalgoritm för att tillämpa pretränade rumsliga domännätverk på JPEG-bilder 4. Ungefärlig Spatial Masking: den första allmänna tekniken för tillämpning av bitvis linjära funktioner i transformdomänen Genom att hoppa över dekompressionssteget och genom att arbeta på komprimerat format, visar vi en märkbar ökning av hastigheten för testning och en marginell hastighet för träning. Vi granskar tidigare arbete uppdelade i tre kategorier: komprimerad domänverksamhet, maskininlärning i komprimerad domän och djupinlärning i komprimerad domän. Uttrycket för gemensamma operationer inom det komprimerade området var ett mycket aktivt studieområde i slutet av 80-talet och början av 90-talet, motiverat av bristen på datorkraft till 3483
Ehrlich och Davis REF skapade ett DCT-domain ResNet, som matematiskt motsvarar det rumsliga-domännätverket, genom att inkludera omvandlingen till nätverksvikter.
Deep Residual Learning in the JPEG Transform Domain
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}