論文の概要: Image Quality Assessment using Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13266v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 21:01:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 16:08:15.339279
• Title: Image Quality Assessment using Contrastive Learning
• Title（参考訳）: コントラスト学習を用いた画質評価
• Authors: Pavan C. Madhusudana, Neil Birkbeck, Yilin Wang, Balu Adsumilli, Alan C. Bovik
• Abstract要約: 我々は、補助的な問題を解決するために、対照的な対の目的を用いて深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。 本研究では,最新のNR画像品質モデルと比較して,ContriQUEが競争性能を向上することを示す。 以上の結果から,大きなラベル付き主観的画像品質データセットを必要とせずに,知覚的関連性を持つ強力な品質表現が得られることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.265638572116984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of obtaining image quality representations in a self-supervised manner. We use prediction of distortion type and degree as an auxiliary task to learn features from an unlabeled image dataset containing a mixture of synthetic and realistic distortions. We then train a deep Convolutional Neural Network (CNN) using a contrastive pairwise objective to solve the auxiliary problem. We refer to the proposed training framework and resulting deep IQA model as the CONTRastive Image QUality Evaluator (CONTRIQUE). During evaluation, the CNN weights are frozen and a linear regressor maps the learned representations to quality scores in a No-Reference (NR) setting. We show through extensive experiments that CONTRIQUE achieves competitive performance when compared to state-of-the-art NR image quality models, even without any additional fine-tuning of the CNN backbone. The learned representations are highly robust and generalize well across images afflicted by either synthetic or authentic distortions. Our results suggest that powerful quality representations with perceptual relevance can be obtained without requiring large labeled subjective image quality datasets. The implementations used in this paper are available at \url{https://github.com/pavancm/CONTRIQUE}.
• Abstract（参考訳）: 画像品質表現を自己監督的に取得する問題を考察する。 合成および現実的な歪みの混合を含むラベルのない画像データセットから特徴を学習するために,歪みタイプと次数の予測を補助タスクとして使用する。 次に,コンボリューション深層ニューラルネットワーク(cnn)を,相反するペアワイズ目標を用いて学習し,補助問題を解く。 提案したトレーニングフレームワークと結果の深いIQAモデルを,ConTRastive Image QUality Evaluator (CONTRIQUE)と呼ぶ。 評価中、CNN重みは凍結され、線形回帰器は学習した表現をNo-Reference(NR)設定で品質スコアにマッピングする。 我々は,CNNバックボーンの微調整を伴わずとも,最先端のNR画像品質モデルと比較して競争性能が向上することを示す。 学習された表現は高度に頑健であり、合成または真正の歪みによって引き起こされる画像によく一般化される。 以上の結果から,大きなラベル付き主観的画像品質データセットを必要とせずに,知覚的関連性を持つ強力な品質表現が得られることが示唆された。 本論文で使用する実装は \url{https://github.com/pavancm/contrique} で利用可能である。

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