論文の概要: PIPAL: a Large-Scale Image Quality Assessment Dataset for Perceptual Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12142v2
• Date: Sat, 26 Sep 2020 08:30:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 13:05:47.093537
• Title: PIPAL: a Large-Scale Image Quality Assessment Dataset for Perceptual Image Restoration
• Title（参考訳）: PIPAL:知覚的画像復元のための大規模画像品質評価データセット
• Authors: Jinjin Gu, Haoming Cai, Haoyu Chen, Xiaoxing Ye, Jimmy Ren, Chao Dong
• Abstract要約: 画像品質評価(IQA)は、画像復元アルゴリズム(IR)の急速な発展の鍵となる要素である。 GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく最近のIR手法は、視覚性能を著しく向上させた。 IQA法と超解像法の両方に対する新しいベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.154286553282486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image quality assessment (IQA) is the key factor for the fast development of image restoration (IR) algorithms. The most recent IR methods based on Generative Adversarial Networks (GANs) have achieved significant improvement in visual performance, but also presented great challenges for quantitative evaluation. Notably, we observe an increasing inconsistency between perceptual quality and the evaluation results. Then we raise two questions: (1) Can existing IQA methods objectively evaluate recent IR algorithms? (2) When focus on beating current benchmarks, are we getting better IR algorithms? To answer these questions and promote the development of IQA methods, we contribute a large-scale IQA dataset, called Perceptual Image Processing Algorithms (PIPAL) dataset. Especially, this dataset includes the results of GAN-based methods, which are missing in previous datasets. We collect more than 1.13 million human judgments to assign subjective scores for PIPAL images using the more reliable "Elo system". Based on PIPAL, we present new benchmarks for both IQA and super-resolution methods. Our results indicate that existing IQA methods cannot fairly evaluate GAN-based IR algorithms. While using appropriate evaluation methods is important, IQA methods should also be updated along with the development of IR algorithms. At last, we improve the performance of IQA networks on GAN-based distortions by introducing anti-aliasing pooling. Experiments show the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 画像品質評価(IQA)は、画像復元アルゴリズム(IR)の急速な発展の鍵となる要素である。 GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく最新のIR手法は、視覚的性能を大幅に向上させたが、定量的評価には大きな課題があった。 特に,知覚的品質と評価結果との間には不整合が増大している。 1) 既存のIQA法は最近のIRアルゴリズムを客観的に評価できるのか? (2) 現在のベンチマークに注目すると、より優れたIRアルゴリズムが得られますか? これらの疑問に答え、IQA手法の開発を促進するため、PIPALデータセットと呼ばれる大規模IQAデータセットをコントリビュートする。 特に、このデータセットには、以前のデータセットに欠けているGANベースのメソッドの結果が含まれている。 我々は、より信頼性の高い「エロシステム」を用いて、PIPAL画像の主観的スコアを割り当てるために、113万以上の人的判断を収集する。 PIPALに基づくIQA法と超解像法の両方のベンチマークを提案する。 その結果,既存のIQA法では,GANベースのIRアルゴリズムを十分に評価できないことがわかった。 適切な評価手法が重要である一方で、IRアルゴリズムの開発とともにIQA法も更新されるべきである。 最後に,ganに基づく歪みに対するiqaネットワークの性能を,アンチエイリアスプールの導入により向上させる。 提案手法の有効性を示す実験を行った。

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