論文の概要: Subjective Annotation for a Frame Interpolation Benchmark using Artefact
Amplification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06409v2
- Date: Tue, 28 Apr 2020 19:06:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 23:23:14.489383
- Title: Subjective Annotation for a Frame Interpolation Benchmark using Artefact
Amplification
- Title（参考訳）: アーティファクト増幅を用いたフレーム補間ベンチマークの主観的アノテーション
- Authors: Hui Men, Vlad Hosu, Hanhe Lin, Andr\'es Bruhn and Dietmar Saupe
- Abstract要約: 画像品質評価では、ユーザが経験した実際の品質を、簡単な測定値から完全に推定することはできない。
我々は,光学フローベンチマークの1つによって提供される補間フレームに対する主観的品質評価群集調査を行った。
まず,WAE-IQAと呼ばれる新しい完全参照手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.544757635738911
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current benchmarks for optical flow algorithms evaluate the estimation either
directly by comparing the predicted flow fields with the ground truth or
indirectly by using the predicted flow fields for frame interpolation and then
comparing the interpolated frames with the actual frames. In the latter case,
objective quality measures such as the mean squared error are typically
employed. However, it is well known that for image quality assessment, the
actual quality experienced by the user cannot be fully deduced from such simple
measures. Hence, we conducted a subjective quality assessment crowdscouring
study for the interpolated frames provided by one of the optical flow
benchmarks, the Middlebury benchmark. We collected forced-choice paired
comparisons between interpolated images and corresponding ground truth. To
increase the sensitivity of observers when judging minute difference in paired
comparisons we introduced a new method to the field of full-reference quality
assessment, called artefact amplification. From the crowdsourcing data, we
reconstructed absolute quality scale values according to Thurstone's model. As
a result, we obtained a re-ranking of the 155 participating algorithms w.r.t.
the visual quality of the interpolated frames. This re-ranking not only shows
the necessity of visual quality assessment as another evaluation metric for
optical flow and frame interpolation benchmarks, the results also provide the
ground truth for designing novel image quality assessment (IQA) methods
dedicated to perceptual quality of interpolated images. As a first step, we
proposed such a new full-reference method, called WAE-IQA. By weighing the
local differences between an interpolated image and its ground truth WAE-IQA
performed slightly better than the currently best FR-IQA approach from the
literature.
- Abstract（参考訳）: 光フローアルゴリズムの現在のベンチマークでは、予測フローフィールドを地上の真実と比較するか、予測フローフィールドを用いてフレーム補間を行い、補間されたフレームと実際のフレームを比較して直接評価する。
後者の場合、平均二乗誤差などの客観的品質指標が一般的に用いられる。
しかし, 画像品質評価においては, ユーザが経験した実際の品質を, このような単純な尺度から完全に推定することはできないことが知られている。
そこで本研究では,オプティカルフローベンチマークの1つであるミドルベリーベンチマークの補間フレームについて,主観的品質評価を行った。
補間画像と対応する接地真実の強制選択対比較を収集した。
ペア比較の微妙な違いを判定する際の観察者の感度を高めるため,アーティファクト増幅と呼ばれる全参照品質評価分野に新しい手法を導入した。
クラウドソーシングデータから,thurstoneのモデルによる絶対品質尺度値を再構成した。
その結果、補間フレームの視覚的品質について、155個の参加アルゴリズムを再ランク付けした。
この再ランキングは、光学フローおよびフレーム補間ベンチマークの別評価指標として視覚的品質評価の必要性を示すだけでなく、補間画像の知覚的品質に関する新しい画像品質評価法(iqa)を設計するための基礎的真実を提供する。
まず,WAE-IQAと呼ばれる新しい完全参照手法を提案する。
補間された画像と地上の真実との局所的な差異を測ることにより、WAE-IQAは、現在最も優れたFR-IQAアプローチよりもわずかに優れている。
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