論文の概要: Spatial Attention-based Non-reference Perceptual Quality Prediction Network for Omnidirectional Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06116v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 15:14:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 05:41:43.281024
• Title: Spatial Attention-based Non-reference Perceptual Quality Prediction Network for Omnidirectional Images
• Title（参考訳）: 空間的注意に基づく全方向画像の非参照知覚品質予測ネットワーク
• Authors: Li Yang, Mai Xu, Deng Xin and Bo Feng
• Abstract要約: 全方位画像の非参照品質評価のための空間的注意に基づく知覚品質予測ネットワークを提案する。 本ネットワークは,視覚障害者の知覚的品質を自己照査によって適応的に推定する。 本手法は,ODIにおける品質評価タスクの計算複雑性を大幅に低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.10415051990854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the strong correlation between visual attention and perceptual quality, many methods attempt to use human saliency information for image quality assessment. Although this mechanism can get good performance, the networks require human saliency labels, which is not easily accessible for omnidirectional images (ODI). To alleviate this issue, we propose a spatial attention-based perceptual quality prediction network for non-reference quality assessment on ODIs (SAP-net). To drive our SAP-net, we establish a large-scale IQA dataset of ODIs (IQA-ODI), which is composed of subjective scores of 200 subjects on 1,080 ODIs. In IQA-ODI, there are 120 high quality ODIs as reference, and 960 ODIs with impairments in both JPEG compression and map projection. Without any human saliency labels, our network can adaptively estimate human perceptual quality on impaired ODIs through a self-attention manner, which significantly promotes the prediction performance of quality scores. Moreover, our method greatly reduces the computational complexity in quality assessment task on ODIs. Extensive experiments validate that our network outperforms 9 state-of-the-art methods for quality assessment on ODIs. The dataset and code have been available on \url{ https://github.com/yanglixiaoshen/SAP-Net}.
• Abstract（参考訳）: 視覚的注意と知覚的品質の相関が強いため、画像品質評価にヒトの唾液情報を使用しようとする手法は多い。 このメカニズムは優れた性能を得ることができるが、ネットワークは、全方位画像(ODI)に容易にアクセスできない人間の唾液ラベルを必要とする。 この問題を軽減するために,ODI(SAP-net)の非参照品質評価のための空間的注意に基づく知覚品質予測ネットワークを提案する。 SAP-netを駆動するために,1,080 ODIに対して200人の被験者の主観的スコアからなる大規模IQAデータセット(IQA-ODI)を構築した。 IQA-ODIには120の高品質のODIと960のODIがあり、JPEG圧縮とマップ投影の両方に障害がある。 人間の敬礼ラベルがないと、ネットワークは自己照査によってodisの人間の知覚的品質を適応的に推定でき、それによって品質スコアの予測性能が著しく向上する。 さらに,本手法は,ODIにおける品質評価タスクの計算複雑性を大幅に低減する。 広範な実験は、当社のネットワークがODIの品質評価のための9つの最先端の方法を上回ることを検証します。 データセットとコードは \url{ https://github.com/yanglixiaoshen/SAP-Net} で入手できる。

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