Enhancing JPEG XL’s Weighted Average Predictor: Genetic Algorithm Optimization of Expanded Sub-Predictor Ensemble
Notice bibliographique
Résumé
Lossless image compression relies heavily on prediction algorithms to reduce spatial redundancy before entropy coding. The JPEG XL standard employs a weighted average predictor that combines four sub-predictors with adaptive weighting; however, it uses fixed initial scaling factors regardless of the image content. This study introduces WOP8 (weighted optimization predictor for 8 sub-predictors), which extends the predictor diversity and optimizes initial weights using a genetic algorithm. Four additional predictors were incorporated—adaptive MED (JPEG-LS), enhanced adaptive median, Paeth (PNG), and GAP-based (CALIC)—forming an eight-predictor ensemble. A genetic algorithm with a population of 30 and 24 generations optimized the weight configurations by minimizing the compressed file size of the training data. Experiments were conducted on the Kodak and Tecnick datasets to evaluate performance and generalizability. The Kodak color dataset showed notable gains: with the weighted average predictor in isolation, WOP8 achieved a 0.24 BPP reduction (2.7% improvement) at high effort levels. Under standard JPEG XL operation mode, improvements were minor but consistent. These results confirm the value of targeted predictor optimization and demonstrate that genetic algorithms can effectively discover dataset-specific weighting patterns, offering a foundation for future component-level enhancements in JPEG XL.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».