論文の概要: Bias-Aware Loss for Training Image and Speech Quality Prediction Models from Multiple Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10217v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 19:20:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-22 14:11:37.100166
• Title: Bias-Aware Loss for Training Image and Speech Quality Prediction Models from Multiple Datasets
• Title（参考訳）: 複数のデータセットからの画像と音声品質予測モデルのバイアス認識損失
• Authors: Gabriel Mittag, Saman Zadtootaghaj, Thilo Michael, Babak Naderi, Sebastian M\"oller
• Abstract要約: 学習中の各データセットのバイアスを線形関数で推定するバイアス認識損失関数を提案する。 合成および主観的画像および音声品質データセットにおける品質予測モデルの訓練と検証により,提案手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.132388683797503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ground truth used for training image, video, or speech quality prediction models is based on the Mean Opinion Scores (MOS) obtained from subjective experiments. Usually, it is necessary to conduct multiple experiments, mostly with different test participants, to obtain enough data to train quality models based on machine learning. Each of these experiments is subject to an experiment-specific bias, where the rating of the same file may be substantially different in two experiments (e.g. depending on the overall quality distribution). These different ratings for the same distortion levels confuse neural networks during training and lead to lower performance. To overcome this problem, we propose a bias-aware loss function that estimates each dataset's biases during training with a linear function and considers it while optimising the network weights. We prove the efficiency of the proposed method by training and validating quality prediction models on synthetic and subjective image and speech quality datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像、映像、音声品質予測モデルの訓練に用いられる基礎的真実は、主観的実験から得られた平均世論スコア(mos)に基づいている。 通常、機械学習に基づいて品質モデルをトレーニングするのに十分なデータを得るためには、主に異なるテスト参加者で複数の実験を行う必要がある。 これらの実験はそれぞれ実験固有のバイアスを受けており、同じファイルの格付けは2つの実験(例えば)で大きく異なる可能性がある。 全体的な品質分布による)。 同じ歪みレベルのこれらの異なる評価は、トレーニング中にニューラルネットワークを混乱させ、パフォーマンスを低下させる。 そこで本研究では,学習中の各データセットのバイアスを線形関数で推定し,ネットワーク重みを最適化しながら検討するバイアス認識損失関数を提案する。 合成および主観的画像および音声品質データセットにおける品質予測モデルの訓練と検証により,提案手法の有効性を実証する。

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