論文の概要: A combined full-reference image quality assessment approach based on convolutional activation maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09361v3
• Date: Thu, 3 Dec 2020 05:01:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 22:50:27.488556
• Title: A combined full-reference image quality assessment approach based on convolutional activation maps
• Title（参考訳）: 畳み込み活性化マップを用いたフルリファレンス画像品質評価手法
• Authors: Domonkos Varga
• Abstract要約: フルリファレンス画像品質評価(FR-IQA)の目標は、人間の観察者が認識する画像の品質を、そのプリスタントな基準値を用いて予測することである。 本研究では,畳み込みアクティベーションマップから特徴ベクトルをコンパイルすることにより,歪み画像の知覚的品質を予測する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of full-reference image quality assessment (FR-IQA) is to predict the quality of an image as perceived by human observers with using its pristine, reference counterpart. In this study, we explore a novel, combined approach which predicts the perceptual quality of a distorted image by compiling a feature vector from convolutional activation maps. More specifically, a reference-distorted image pair is run through a pretrained convolutional neural network and the activation maps are compared with a traditional image similarity metric. Subsequently, the resulted feature vector is mapped onto perceptual quality scores with the help of a trained support vector regressor. A detailed parameter study is also presented in which the design choices of the proposed method is reasoned. Furthermore, we study the relationship between the amount of training images and the prediction performance. Specifically, it is demonstrated that the proposed method can be trained with few amount of data to reach high prediction performance. Our best proposal - ActMapFeat - is compared to the state-of-the-art on six publicly available benchmark IQA databases, such as KADID-10k, TID2013, TID2008, MDID, CSIQ, and VCL-FER. Specifically, our method is able to significantly outperform the state-of-the-art on these benchmark databases.
• Abstract（参考訳）: フルリファレンス画像品質評価(FR-IQA)の目標は、人間の観察者が認識する画像の品質を、そのプリスタントな基準値を用いて予測することである。 本研究では,畳み込みアクティベーションマップから特徴ベクトルをコンパイルすることにより,歪み画像の知覚的品質を予測する,新しい組み合わせアプローチを提案する。 より具体的には、予め訓練された畳み込みニューラルネットワークを介して参照歪画像ペアを実行し、アクティベーションマップを従来の画像類似度メトリクスと比較する。 その後、訓練されたサポートベクターレグレッサの助けを借りて、得られた特徴ベクトルを知覚品質スコアにマッピングする。 また,提案手法の設計選択を推論する詳細なパラメータスタディも提示した。 さらに,トレーニング画像の量と予測性能の関係について検討した。 具体的には,提案手法を少ないデータ量で訓練し,高い予測性能が得られることを示した。 私たちのベストな提案であるActMapFeatは、KADID-10k、TID2013、TID2008、MDID、CSIQ、VCL-FERといった6つの公開ベンチマークIQAデータベースの最先端と比較されます。 特に,本手法は,ベンチマークデータベースの最先端を著しく上回ることができる。

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