論文の概要: Comparison of Image Quality Models for Optimization of Image Processing Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01338v3
• Date: Tue, 8 Dec 2020 12:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 01:33:18.757846
• Title: Comparison of Image Quality Models for Optimization of Image Processing Systems
• Title（参考訳）: 画像処理システムの最適化のための画質モデルの比較
• Authors: Keyan Ding, Kede Ma, Shiqi Wang, Eero P. Simoncelli
• Abstract要約: 我々は、11のフル参照IQAモデルを使用して、4つの低レベル視覚タスクのためにディープニューラルネットワークをトレーニングします。 最適化された画像に対する主観的テストにより、それらの知覚的性能の観点から、競合するモデルのランク付けが可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.57409136781606
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of objective image quality assessment (IQA) models has been evaluated primarily by comparing model predictions to human quality judgments. Perceptual datasets gathered for this purpose have provided useful benchmarks for improving IQA methods, but their heavy use creates a risk of overfitting. Here, we perform a large-scale comparison of IQA models in terms of their use as objectives for the optimization of image processing algorithms. Specifically, we use eleven full-reference IQA models to train deep neural networks for four low-level vision tasks: denoising, deblurring, super-resolution, and compression. Subjective testing on the optimized images allows us to rank the competing models in terms of their perceptual performance, elucidate their relative advantages and disadvantages in these tasks, and propose a set of desirable properties for incorporation into future IQA models.
• Abstract（参考訳）: 対象画像品質評価(IQA)モデルの性能は、主にモデル予測と人間の品質判断を比較して評価されている。 この目的のために収集された知覚データセットはIQA法を改善するための有用なベンチマークを提供しているが、その多用は過度に適合するリスクを生んでいる。 本稿では,画像処理アルゴリズムの最適化のための目的としての利用の観点から,iqaモデルの大規模比較を行う。 具体的には、11のフル参照IQAモデルを使用して、ディープニューラルネットワークを4つの低レベルなビジョンタスクにトレーニングします。 最適化された画像に対する主観的テストにより、その知覚的パフォーマンスの観点から競合するモデルをランク付けし、それらのタスクにおける相対的優位性とデメリットを解明し、将来のiqaモデルに組み込むための望ましい特性セットを提案する。

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