論文の概要: Task-Specific Normalization for Continual Learning of Blind Image Quality Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13429v3
• Date: Mon, 19 Feb 2024 15:36:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 07:54:29.510543
• Title: Task-Specific Normalization for Continual Learning of Blind Image Quality Models
• Title（参考訳）: ブラインド画像品質モデルの連続学習のためのタスク特化正規化
• Authors: Weixia Zhang and Kede Ma and Guangtao Zhai and Xiaokang Yang
• Abstract要約: 視覚的画像品質評価(BIQA)のための簡易かつ効果的な連続学習法を提案する。 このアプローチの重要なステップは、トレーニング済みのディープニューラルネットワーク(DNN)のすべての畳み込みフィルタを凍結して、安定性を明示的に保証することです。 我々は、各新しいIQAデータセット(タスク)に予測ヘッドを割り当て、対応する正規化パラメータをロードして品質スコアを生成する。 最終的な品質推定は、軽量な$K$-meansゲーティング機構で、すべての頭からの予測の重み付け総和によって計算される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.03239956378465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a simple yet effective continual learning method for blind image quality assessment (BIQA) with improved quality prediction accuracy, plasticity-stability trade-off, and task-order/-length robustness. The key step in our approach is to freeze all convolution filters of a pre-trained deep neural network (DNN) for an explicit promise of stability, and learn task-specific normalization parameters for plasticity. We assign each new IQA dataset (i.e., task) a prediction head, and load the corresponding normalization parameters to produce a quality score. The final quality estimate is computed by black a weighted summation of predictions from all heads with a lightweight $K$-means gating mechanism. Extensive experiments on six IQA datasets demonstrate the advantages of the proposed method in comparison to previous training techniques for BIQA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,品質予測精度,可塑性安定性トレードオフ,タスク順序/長寿命ロバスト性を改善したbiqaのための簡易かつ効果的な連続学習手法を提案する。 このアプローチの重要なステップは、トレーニング済みのディープニューラルネットワーク(DNN)のすべての畳み込みフィルタを凍結して、安定性を明確に保証し、可塑性のタスク固有の正規化パラメータを学習することだ。 我々は、各新しいIQAデータセット(タスク)に予測ヘッドを割り当て、対応する正規化パラメータをロードして品質スコアを生成する。 最終的な品質推定はブラックによって計算され、軽量なk$-meansゲーティング機構で全てのヘッドからの予測の重み付け和が計算される。 6つのIQAデータセットに対する大規模な実験は、BIQAの以前のトレーニング手法と比較して提案手法の利点を示している。

関連論文リスト

• Boosting CLIP Adaptation for Image Quality Assessment via Meta-Prompt Learning and Gradient Regularization [55.09893295671917]
  本稿では,Gdient-Regulated Meta-Prompt IQA Framework (GRMP-IQA)を紹介する。 GRMP-IQAはMeta-Prompt事前学習モジュールとQuality-Aware Gradient Regularizationの2つの主要なモジュールから構成されている。 5つの標準BIQAデータセットの実験は、限られたデータ設定下での最先端BIQA手法よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T07:26:21Z)
• DP-IQA: Utilizing Diffusion Prior for Blind Image Quality Assessment in the Wild [54.139923409101044]
  野生のブラインド画像品質評価(IQA)は重大な課題を呈している。 大規模なトレーニングデータの収集が困難であることを考えると、厳密な一般化モデルを開発するために限られたデータを活用することは、未解決の問題である。 事前訓練されたテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルの堅牢な画像認識能力により,新しいIQA法,拡散先行に基づくIQAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T12:32:35Z)
• A Lightweight Parallel Framework for Blind Image Quality Assessment [7.9562077122537875]
  ブラインド画像品質評価(BIQA)のための軽量並列フレームワーク(LPF)を提案する。 まず,事前学習した特徴抽出ネットワークを用いて視覚特徴を抽出し,視覚特徴を変換するための簡易で効果的な特徴埋め込みネットワーク(FEN)を構築した。 本稿では,サンプルレベルのカテゴリ予測タスクとバッチレベルの品質比較タスクを含む,新たな2つのサブタスクを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T10:56:58Z)
• Learning Generalizable Perceptual Representations for Data-Efficient No-Reference Image Quality Assessment [7.291687946822539]
  最先端のNR-IQA技術の大きな欠点は、多数の人間のアノテーションに依存していることである。 低レベルな特徴の学習を、新しい品質に配慮したコントラスト損失を導入することで、歪みタイプの学習を可能にする。 両経路からゼロショット品質の予測を、完全に盲目な環境で設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T05:24:21Z)
• Blind Image Quality Assessment via Vision-Language Correspondence: A Multitask Learning Perspective [93.56647950778357]
  ブラインド画像品質評価(BIQA)は、参照情報なしで画像品質の人間の知覚を予測する。 我々は,他のタスクからの補助的知識を活用するために,BIQAのための汎用的かつ自動化されたマルチタスク学習手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T07:58:09Z)
• Continual Learning for Blind Image Quality Assessment [80.55119990128419]
  ブラインド画像品質評価(BIQA)モデルは、サブポピュレーションシフトに継続的に適応できない。 最近の研究では、利用可能なすべての人間評価のIQAデータセットの組み合わせに関するBIQAメソッドのトレーニングが推奨されている。 モデルがIQAデータセットのストリームから継続的に学習するBIQAの継続的学習を策定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-19T03:07:01Z)
• Uncertainty-Aware Blind Image Quality Assessment in the Laboratory and Wild [98.48284827503409]
  我々は,テキスト化BIQAモデルを開発し,それを合成的および現実的歪みの両方で訓練するアプローチを提案する。 我々は、多数の画像ペアに対してBIQAのためのディープニューラルネットワークを最適化するために、忠実度損失を用いる。 6つのIQAデータベースの実験は、実験室と野生動物における画像品質を盲目的に評価する学習手法の可能性を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-28T13:35:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。