Deepn-jpeg: jpeg-ga asoslangan rasmlarni siqish uchun qulay bo'lgan chuqur neyron tarmoq

3.2.2 Kvantizatsiya jadvalini tuzish.

DNN uchun chastota diapazonining ahamiyati kalibrlangan DCT koeffitsientining standart og'ishida aniqlangandan so'ng, bizning keyingi savolimiz aniqlikni minimallashtirish bilan yuqori siqishni tezligiga erishish uchun ushbu ma'lumotlarni kvantlash jadvalining dizayni bilan qanday bog'lash bo'ladi. Asosiy g'oya DNN ichki xatolarga chidamlilik xususiyatidan foydalanish orqali kritik (kamroq tanqidiy) diapazonda kamroq (ko'proq) miqdoriy xatolarni kiritishdir. Turli xil chastotalar diapazondagi notekis kvantlash xatolarini kiritish uchun har bir chastota diapazonining kvantlash bosqichini tegishli standart og'ishlardan olish uchun chiziqli xaritalash funktsiyasini ishlab chiqamiz:

bu erda Qi, j chastota diapazonida (i, j) kvantlash bosqichidir. Q min - bu eng kam kvantlash bosqichidir. a, b, c, k1, k2, k3 mos keladigan parametrlardir. T1 va T2 64 chastota diapazonini δ i, j, ya'ni kattalik kattaligining ko'tarilish tartibiga ko'ra tasniflash uchun chegaralardir.

δi, j 4-rasmning o'ng qismida ko'rinib turibdiki, [25] dagi o'xshash chastota segmentatsiyasidan so'ng 64 chastota komponentlari bo'linadi

uchta diapazonga: past chastotali (LF) –1-6 chastota tarkibiy qismlari (eng katta largest i, j), o'rta chastotalar (MF) - 7-28 va yuqori chastotalar (HF) - 29-64 (eng kichik δ i, j) ). Shunday qilib, biz o'z dizaynimizda T1 = δ ′ 1,8 va T2 = δ ′ 1,4 ni qabul qilamiz. Uch xil qiyalik - k1, k2, k3, mos ravishda HF diapazoni, MF diapazoni va LF diapazoni bo'yicha taqsimlanadi.

4 Dizayn optimallashtirish

Ushbu bo'limda biz Piece-oqilona chiziqli xaritaga asoslangan kvantlash jadvallari dizayni uchun parametrlarni optimallashtirish usullarini o'rganamiz. Ekvning optimallashtirilgan parametrlarini o'rnatish uchun. 3, ya'ni k1, k2 va k3, biz avval LF, MF va HF diapazonlarida DNN aniqligiga kvantlash qadamlarining sezgirligini o'rganamiz. Biz "DeepN-JPEG" diapazonidagi diapazonni DCT koeffitsientining standart og'ish kattaligiga ko'ra chastota diapazonini uch turga (LF / MF / HF) ajratish sifatida belgilaymiz. biz shuningdek, standart pozitsiyadagi JPEG miqdorlashtirish jadvali ichidagi pozitsiyasiga asoslangan qo'pol taneli diapazonni belgilash usulini, ya'ni "joylashuvga asoslangan" usulini amalga oshiramiz. Biz simulyatsiyani faqat qiziqqan chastota diapazonlarining sonlashtirish bosqichlarini o'zgartirib o'tkazamiz.

Ushbu bo'limda biz Piece-oqilona chiziqli xaritaga asoslangan kvantlash jadvallari dizayni uchun parametrlarni optimallashtirish usullarini o'rganamiz. Ekvning optimallashtirilgan parametrlarini o'rnatish uchun. 3, ya'ni k1, k2 va k3, biz avval LF, MF va HF diapazonlarida DNN aniqligiga kvantlash qadamlarining sezgirligini o'rganamiz. Biz "DeepN-JPEG" diapazonidagi diapazonni DCT koeffitsientining standart og'ish kattaligiga ko'ra chastota diapazonini uch turga (LF / MF / HF) ajratish sifatida belgilaymiz. biz shuningdek, standart pozitsiyadagi JPEG miqdorlashtirish jadvali ichidagi pozitsiyasiga asoslangan qo'pol taneli diapazonni belgilash usulini, ya'ni "joylashuvga asoslangan" usulini amalga oshiramiz.

Biz simulyatsiyani faqat qiziqayotgan chastota diapazonlarini kvantlash bosqichlarini o'zgartirish orqali amalga oshiramiz, qolgan barcha qismlarga esa, minimalizatsiya kvadratsiyalari, ya'ni Qi, j = 1, kvantlash xatolarini kiritmasdan beriladi.