論文の概要: Object-QA: Towards High Reliable Object Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13116v1
- Date: Wed, 27 May 2020 01:46:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 09:17:15.153259
- Title: Object-QA: Towards High Reliable Object Quality Assessment
- Title（参考訳）: Object-QA: 信頼性の高いオブジェクト品質評価を目指して
- Authors: Jing Lu, Baorui Zou, Zhanzhan Cheng, Shiliang Pu, Shuigeng Zhou, Yi
Niu, Fei Wu
- Abstract要約: オブジェクト認識アプリケーションでは、オブジェクトイメージは通常、異なる品質レベルで表示される。
本稿では,オブジェクト画像の信頼性の高い品質スコアを評価するために,Object-QAという効果的手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.71188284059203
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In object recognition applications, object images usually appear with
different quality levels. Practically, it is very important to indicate object
image qualities for better application performance, e.g. filtering out
low-quality object image frames to maintain robust video object recognition
results and speed up inference. However, no previous works are explicitly
proposed for addressing the problem. In this paper, we define the problem of
object quality assessment for the first time and propose an effective approach
named Object-QA to assess high-reliable quality scores for object images.
Concretely, Object-QA first employs a well-designed relative quality assessing
module that learns the intra-class-level quality scores by referring to the
difference between object images and their estimated templates. Then an
absolute quality assessing module is designed to generate the final quality
scores by aligning the quality score distributions in inter-class. Besides,
Object-QA can be implemented with only object-level annotations, and is also
easily deployed to a variety of object recognition tasks. To our best knowledge
this is the first work to put forward the definition of this problem and
conduct quantitative evaluations. Validations on 5 different datasets show that
Object-QA can not only assess high-reliable quality scores according with human
cognition, but also improve application performance.
- Abstract（参考訳）: オブジェクト認識アプリケーションでは、オブジェクトイメージは通常、異なる品質レベルで現れる。
実際には、低品質のオブジェクトイメージフレームをフィルタリングして、堅牢なビデオオブジェクト認識結果を維持し、推論を高速化するなど、より良いアプリケーションパフォーマンスのためにオブジェクト画像の品質を示すことが非常に重要である。
しかし、この問題に対処するための先行研究は明示的に提案されていない。
本稿では,初めてオブジェクト品質評価の問題を定義し,オブジェクト画像の信頼性の高い品質スコアを評価するための効果的なアプローチであるobject-qaを提案する。
具体的には、オブジェクト画像と推定テンプレートの違いを参照してクラスレベルの品質スコアを学習する、よく設計された相対品質評価モジュールを最初に採用する。
そして、クラス間の品質スコア分布を整列させて最終品質スコアを生成する絶対品質評価モジュールを設計する。
さらに、Object-QAはオブジェクトレベルのアノテーションだけで実装でき、さまざまなオブジェクト認識タスクに簡単にデプロイできる。
われわれの知る限りでは、この問題の定義を推し進め、定量的評価を行う最初の研究である。
5つの異なるデータセットに対する検証は、Object-QAが人間の認識に応じて信頼性の高い品質スコアを評価するだけでなく、アプリケーションのパフォーマンスも改善できることを示している。
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