# 画像キャプション生成における JPEG 圧縮への頑健性の改善

遠藤洸亮 Zhishen Yang 岡崎直観
東京工業大学 情報理工学院
\{kosuke.endo@nlp., zhishen.yang@nlp., okazaki@\}c.titech.ac.jp

## 概要

本稿は画像キャプション生成タスクにおける JPEG 圧縮の影響を分析する。まず、高い圧縮率が 適用された画像に対して、通常の画像キャプション 生成モデルはその性能を維持できず、生成される キャプションの品質が落ちてしまうことを示す。そ こで、画像エンコーダと画像キャプション生成の二 つのモデルの学習データに JPEG 画像を追加する手法を提案する。実験結果から、画像キャプション 生成モデルの学習にJPEG 画像を追加しなくても、画像エンコーダの学習に JPEG 画像を追加するだけ で、JPEG 圧縮に対して頑健な画像キャプション生成モデルを構築できることが分かった。

## 1 はじめに

画像キャプション生成は、画像を説明する文章を 生成することを目的とした、自然言語処理とコン ピュータビジョンの両分野にまたがるマルチモー ダルなタスクである。近年の画像分類モデルと言語生成モデルの発展により、文章として自然で、画像 の特徴をよく捉えた文章を生成できるようになっ た。ただ、現在の画像キャプション生成モデルは高品質な画像でのみ学習され、評価されることが多い $[1,2,3,4,5]$ 。

しかし、インターネット上の画像を取り扱う場合 など、キャプション生成モデルを利用するときに与 えられる画像が高品質であるとは限らない。高品質 な画像はファイルサイズが大きくなるため、保存や 転送により多くのコストがかかる。そのため、非可逆圧縮である JPEG [6] など、何らかのアルゴリズ ムで圧縮が行われ、画像の品質が劣化することが多 い $[7,8,9,10]$ 。 ImageNet [11] や COCO [12] といったデータセット に収録されている画像もJPEG で圧縮されているが、高品質な画像が多く、低品質な画像は少ない。JPEG 圧縮による画質の低下を PSNR と SSIM $[13,14]$ を用

図 $1 \mathrm{COCO}$ の評価データの画像の JPEG 圧縮に対する PSNR の推移（Quality が小さいほど高圧縮・低品質で ある)

図 $2 \mathrm{COCO}$ の評価データの画像の JPEG 圧縮に対する SSIM の推移

いて計測したものを図 1 と 2 に示す (数值データは 付録の表 1 に掲載した)。このような JPEG 圧縮に よって品質が低下した画像からのキャプション生成 はあまり考えられてこなかった。

本稿では、画像キャプション生成モデルにおける JPEG 圧縮の影響を定量的に分析する。また、画像 キャプション生成モデルの頑健性を向上させるた め、画像エンコーダと画像キャプション生成の二つ のモデルの学習時に JPEG で圧縮された画像を追加 する手法を提案する。

実験結果から、高圧縮率の JPEG 画像に対して

図 3 ベースラインの学習データセット

図 4 画像キャプション生成モデルの学習に JPEG 画像を 追加する方法

ベースラインの画像キャプション生成モデルが十分 な性能を発揮できないことが分かった。また、提案手法は高品質な画像に対して生成されたキャプショ ンの BLEU スコアを維持しつつ、JPEG 圧縮で品質 が劣化した画像に対して BLEU スコアを向上させる ことが確認された。画像エンコーダの学習にJPEG で压縮された画像を追加する方法、画像キャプショ ン生成モデルの学習に JPEG で圧縮された画像を追加する方法、両方のモデルの学習に JPEG で圧縮さ れた画像を追加する方法の三つを比較したところ、画像エンコーダの学習に JPEG 画像を追加する方法 と両方のモデルの学習に JPEG 画像を追加する方法 は同程度の頑健性であり、画像キャプション生成モ デルの学習に JPEG 画像を追加する方法は他の二つ の方法より頑健性が低かった。このことから、画像 エンコーダの学習にのみ JPEG で圧縮された画像を 追加するだけでも、JPEG 圧縮に対する頑健性を持 つ画像キャプション生成モデルを構築できることが 分かった。

## 2 提案手法

通常の画像キャプション生成モデルは図 3 のよう に、ImageNet と COCO の高品質な学習画像からモ デルを学習している。このため、高い压縮率で品質 が劣化した JPEG 画像に対しては、画像エンコーダ の特徴量抽出が十分に行えなかったり、学習時の状況からの差が大きすぎるため、画像キャプション生成モデルが想定通りに動作しない可能性がある。そ こで、画像エンコーダと画像キャプション生成モデ ルの二つの片方、もしくは両方の学習時に JPEG で 圧縮された画像を追加し、JPEG 圧縮に対する頑健

図 5 画像エンコーダの学習に JPEG 画像を追加する方法

図 6 両方の学習に JPEG 画像を追加する方法

性を高めることを検討する。

本稿で比較するのは、以下の三つの方法である。

1. 画像キャプション生成モデルの学習のために用 いる COCO の画像を JPEG で圧縮し、学習デー 夕に追加する方法（図 4）

2. 画像エンコーダの学習のために用いる ImageNet の画像を JPEG で圧縮し、学習データに追加す る方法（図 5)

3. ImageNet と COCO の両方の画像を JPEG で圧縮 し、画像エンコーダと画像キャプション生成モ デルの学習データとして、それぞれ追加する方法（図 6）

これらの方法では決められた圧縮率で学習データ の全ての画像を圧縮し、学習データに追加する。こ れにより各モデルの学習に用いる事例の数が 2 倍に なる。

## 3 実験

## 3.1 実験設定

画像分類 本研究では画像キャプション生成モデ ルの画像エンコーダを画像分類タスクで学習する。具体的には ImageNet [11] の画像分類タスクを用い て ResNet-18 [15]を学習する。実装には PyTorch の サンプルコード1)を利用した。ResNet-18 は深さが 18 層の画像分類モデルである。残差結合を用いる ことでより深い層を持つニューラルネットワークの 学習を効率よく行えるようになっている。ImageNet は約 140 万件の画像からなり、画像分類において物体の画像を 1,000 個のカテゴリに分類する。本研究 では評価のために開発データを二分割し、1,281,167

1) https://github.com/pytorch/examples

図 7 ベースラインと JPEG 画像を学習データに追加した 画像分類モデルの JPEG 圧縮された評価データに対する TOP1 精度 quality=100 は元々の評価データを表す。

件の学習データとそれぞれ 25,000 件の開発データ、評価データを用いる（付録 Cに分割の方法を記す）。

画像キャプション生成 PyTorch の実装2)を用い、 MSCOCO '14 データセット [12] 上で Show, Attend and Tell [16] のモデルを学習する。Show, Attend and Tell は画像エンコーダと LSTM [17] デコーダからなる画像キャプション生成モデルである。画像に対する注意機構を導入し、重要な物体へ注意を向けながら単語を生成することで、画像の内容を捉えたキャプ ションを生成できる。COCO は約 16.4 万枚の画像 と、それに付けられたキャプションの組からなる。本研究では評価のために Karpathy らの先行研究 [18] で用いられたデータセットの分割方法3）を用いる。 これにより、113,287 件の学習画像とそれぞれ 5,000 件の開発画像、評価画像に分割する。生成された キャプションの評価には BLEU-4 [19] を用いる。

画像分類モデルと画像キャプション生成モデルの 2つの学習で、それぞれの開発データ上で最も性能 が高いモデルを評価対象とした。

JPEG 圧縮 JPEG 圧縮には pillow ライブラリ4) を用いる。図 2 より quality が 22 より小さくなると SSIM が急激に降下を始めるため、追加する画像は データセットの学習画像を $22,10,7,2$ の quality で JPEG 圧縮したのち、さらに 75 の quality で圧縮した 画像である5)。

2) https://github.com/sgrvinod/ a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning

3) https://cs.stanford.edu/people/karpathy/ deepimagesent/

4) https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/ image-file-formats.html\#jpeg

5） ライブラリの内部動作により、画像を指定された quality で JPEG 圧縮したのち、ファイルに書き出す際にさらに 75評価に用いる画像 ImageNet, COCO 共に、元々 の評価画像を $80,61,41,31,22,17,12,10,7,5,3,2$ の quality で JPEG 圧縮した画像を用いて評価を行う。

## 3.2 実験結果

画像分類 画像分類タスクの TOP1 精度を図 7 に 示す。図中の非圧縮+[数字] は、ImageNet の画像を 数字で示される quality で JPEG 圧縮し、その JPEG 画像をさらに 75 の quality で JPEG 圧縮した画像を 学習データに追加したモデルを意味する。数値デー タは付録の表 2 に掲載した。Ehrlich ら [7] が示した ように、高圧縮の JPEG 画像に対してべースライン モデルの TOP1 精度が低下する。また、JPEG で圧縮した画像を学習に追加したモデルは高品質な評価データに対する TOP1 精度を維持しつつ、quality が 17 未満の高圧縮の評価データ上でベースライン モデルの TOP1 精度を超える精度を記録した。そし て、追加している JPEG 画像の圧縮率が高い程、高圧縮の評価データ上で TOP1 精度が高かった。この 実験結果から、JPEG 画像を学習データに追加する ことにより、画像分類モデルの JPEG 圧縮に対する 頑健性を強化できることが示された。

画像キャプション生成 画像キャプション生成 タスクの BLEU スコアを図 $8,9,10,11$ に示す。数值 データは付録の表 3 に掲載した。高圧縮の JPEG 画像に対して、ベースラインモデルの BLEU スコアが 低下する。また、提案手法のどのモデルも高品質な 評価データに対してベースラインモデルに匹敵する BLEU スコアを記録しつつ、quality が 17 より小さい 高圧縮の評価データ上では、ベースラインモデルを 超える BLEU スコアを記録した。

さらに画像エンコーダの学習にのみ JPEG 画像を 追加する方法と画像エンコーダと画像キャプション 生成モデルの二つの学習に JPEG 画像を追加する方法は、同様の性能を示している。一方、画像キャプ ション生成モデルの学習にのみ JPEG 画像を追加す る方法はそれらを下回る性能であった。

## 4 関連研究

Bujimalla ら [20] は写真の品質の劣化原因として モーションブラー（被写体ぶれ）を挙げ、画像キャ プション生成タスクへの影響を調査した。そして モーションブラーで学習データをデータ拡張するこ とによりモーションブラーに対して頑健な画像キャ


図 8 ベースラインと quality=22 で圧縮した画像をさ らに quality=75 で圧縮した画像を学習に追加したモデ ルの JPEG 圧縮された評価データに対する BLEU-4

図 10 ベースラインと quality=7 で圧縮した画像をさ らに quality=75 で圧縮した画像を学習に追加したモデ ルの JPEG 圧縮された評価データに対する BLEU-4

プション生成モデルの構築ができることを示した。 しかし、JPEG 圧縮の影響は分析していない。

Ehrlich ら [7] は JPEG 圧縮の画像分類、物体検出・ インスタンスセグメンテーション、セマンティック セグメンテーションの各タスクへの影響を分析し、高い圧縮率が適用された JPEG 画像に対してタスク の性能が低下することを示した。しかし、画像キャ プション生成モデルへの影響に関して定量的な評価 を行なっていない。

## 5 おわりに

本稿では、画像キャプション生成モデルへの JPEG 圧縮の影響を定量的に評価し、その影響を緩和する手法を提案した。具体的には、画像エンコー ダと画像キャプション生成モデルの 2 つのモデル の学習に JPEG 画像を追加することで、JPEG 圧縮 への頑健性の向上を目指した。実験結果から、高圧縮の JPEG 画像に対してベースラインモデルが生成 するキャプションの品質が低下すること、提案手法

図 9 ベースラインと quality=10 で圧縮した画像をさ らに quality=75 で圧縮した画像を学習に追加したモデ ルの JPEG 圧縮された評価データに対する BLEU-4

図 11 ベースラインと quality=2 で圧縮した画像をさ らに quality=75 で圧縮した画像を学習に追加したモデ ルの JPEG 圧縮された評価データに対する BLEU-4

によって学習された画像キャプション生成モデル が高品質な画像に対する性能を維持しつつ、高圧縮 の JPEG 画像に対してベースラインよりも高品質な キャプションを生成できることが分かった。また、画像エンコーダと画像キャプション生成モデルの二 つの片方、もしくは両方の学習時に JPEG 画像を追加する方法の三つを比較したところ、画像エンコー ダの学習にのみ JPEG 画像を追加する方法と両方の モデルの学習に JPEG 画像を追加する方法は同程度 の頑健性であり、画像キャプション生成モデルの学習にのみ JPEG 画像を追加する方法は他の二つの方法より頑健性が低かった。このことは JPEG 圧縮に 対する頑健性を持った画像キャプション生成モデル の構築には、画像エンコーダの学習に JPEG 画像を 追加することで十分であることを示唆している。

今後は JPEG 圧縮に対して頑健な画像エンコーダ を視覚的質問応答や参照表現理解など他のダウンス トリームタスクに適用し，JPEG 圧縮に対するモデ ルの頑健性を調査したい。

## 謝辞

本研究を進めるにあたり、東京工業大学大学院情報理工学院の Marco Cognetta 氏に、研究の方向性や データの分析において日頃から貴重なご助言を頂き ました。深く感謝いたします。

本研究成果は, 国立研究開発法人情報通信研究機

構（NICT）の委託研究「自動翻訳の精度向上のため のマルチモーダル情報の外部制御可能なモデリング の研究開発」（課題 225）により得られたものです.

## 参考文献

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表 $1 \mathrm{COCO}$ の評価データの画像の JPEG 圧縮に対する PSNR と SSIM の推移

表 2 ベースラインと ImageNet の学習データにJPEG 画像を追加したモデルの非圧縮の評価データと JPEG 圧縮された評価データに対する画像分類タスクの TOP1 精度

表 3 ベースラインと ImageNet と COCO の学習データに JPEG 画像を追加した画像キャプション生成モデルの JPEG 圧縮された評価データに対する BLEU-4

} & COCO & 非圧縮 & 80 & 61 & 41 & 31 & 22 & 17 & 12 & 10 & 7 & 5 & 3 & 2 \\

非圧縮 & 非圧縮+10 & 26.7 & 26.7 & 26.6 & 26.5 & 26.5 & 26.4 & 26.4 & 25.9 & 25.7 & 25.2 & 23.0 & 18.3 & 16.8 \\
非圧縮 & 非圧縮+7 & 26.9 & 26.9 & 27.0 & 27.0 & 27.1 & 26.9 & 27.0 & 26.3 & 26.2 & 26.0 & 25.0 & 21.0 & 19.4 \\
非圧縮 & 非圧縮+2 & 26.9 & 26.8 & 26.9 & 26.9 & 27.1 & 26.7 & 26.9 & 26.6 & 26.2 & 26.2 & 25.2 & 24.2 & 23.7 \\

非圧縮+10 & 非圧縮 & 26.9 & 26.8 & 26.7 & 26.8 & 27.0 & 26.8 & 26.7 & 26.6 & 26.5 & 25.5 & 23.8 & 18.3 & 16.7 \\
非圧縮+7 & 非圧縮 & 27.0 & 27.1 & 27.1 & 27.2 & 27.1 & 27.0 & 26.6 & 26.7 & 26.6 & 26.2 & 25.0 & 21.1 & 19.5 \\
非圧縮+2 & 非压縮 & 26.8 & 26.9 & 26.8 & 26.7 & 26.6 & 26.7 & 26.8 & 26.7 & 26.5 & 26.3 & 25.7 & 25.0 & 24.5 \\

非圧縮+10 & 非圧縮+10 & 26.9 & 26.9 & 26.9 & 27.0 & 27.1 & 26.9 & 26.9 & 26.7 & 26.6 & 26.2 & 24.5 & 19.2 & 17.4 \\
非圧縮+7 & 非圧縮+7 & 26.7 & 26.6 & 26.7 & 26.7 & 26.6 & 26.8 & 26.4 & 26.5 & 26.5 & 26.0 & 25.5 & 21.9 & 20.6 \\
非圧縮+2 & 非圧縮+2 & 27.1 & 26.9 & 27.0 & 26.9 & 26.9 & 26.9 & 26.8 & 26.7 & 26.5 & 26.7 & 26.1 & 25.5 & 25.4 \\

## A実験結果を表にまとめたもの

COCO における Karpathy [18] らの評価データの画像を JPEG 圧縮した時の PSNR と SSIM の推移を表 1 に示す。

画像分類タスクにおけるべースラインモデルと、学習画像に JPEG 画像を追加して学習したモデルの非圧縮の評価デー タと JPEG 圧縮された評価データに対する TOP1 精度を表 2 に示す。非圧縮+[数字] とは ImageNet の学習画像を指定され た数字の quality で JPEG 圧縮し、さらに 75 の quality で JPEG 圧縮した画像を学習データに追加して学習したモデルを 示す。

画像キャプション生成タスクにおけるベースラインモデルと、提案手法のモデルの非圧縮の評価データと JPEG 圧縮さ れた評価データに対する BLEU スコアを表 3 に示す。非圧縮+[数字] とはカラム名のデータセットの学習画像を指定され た数字の quality で JPEG 圧縮し、さらに 75 の quality で JPEG 圧縮した画像を学習データに追加して学習したモデルを 示す。

## B 学習

ResNet-18 の学習は 35 エポックを行った。

画像キャプション生成モデルの学習は安定化のために 2 つの段階に分けた。画像エンコーダをファインチューニング せずに、言語モデルを学習する第一段階と、画像エンコーダをファインチューニングさせて学習する第二段階である。第一段階と第二段階のそれぞれで 20 エポックと 6 エポックの学習を行なった。

## C ImageNet の開発データの分割

ImageNet の開発データを二分割して開発データと評価データを作る。全てのカテゴリにおいて、そのカテゴリに属す る 50 枚の画像をそのファイル名で昇順ソートし、前半を開発データ、後半を評価データとして分割した。
 遠藤洸亮 Zhishen Yang 岡崎直観 東京工業大学 情報理工学院 \{kosuke.endo@nlp., zhishen.yang@nlp., okazaki@\}c.titech.ac.jp  