論文の概要: Learning Transformer Features for Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00485v1
• Date: Wed, 1 Dec 2021 13:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-02 20:45:47.290238
• Title: Learning Transformer Features for Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: 画像品質評価のための学習用トランスフォーマー
• Authors: Chao Zeng and Sam Kwong
• Abstract要約: 本稿では,CNNバックボーンとトランスフォーマーエンコーダを用いて特徴抽出を行うIQAフレームワークを提案する。 提案するフレームワークはFRモードとNRモードの両方と互換性があり、共同トレーニング方式が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.51379676690971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Objective image quality evaluation is a challenging task, which aims to measure the quality of a given image automatically. According to the availability of the reference images, there are Full-Reference and No-Reference IQA tasks, respectively. Most deep learning approaches use regression from deep features extracted by Convolutional Neural Networks. For the FR task, another option is conducting a statistical comparison on deep features. For all these methods, non-local information is usually neglected. In addition, the relationship between FR and NR tasks is less explored. Motivated by the recent success of transformers in modeling contextual information, we propose a unified IQA framework that utilizes CNN backbone and transformer encoder to extract features. The proposed framework is compatible with both FR and NR modes and allows for a joint training scheme. Evaluation experiments on three standard IQA datasets, i.e., LIVE, CSIQ and TID2013, and KONIQ-10K, show that our proposed model can achieve state-of-the-art FR performance. In addition, comparable NR performance is achieved in extensive experiments, and the results show that the NR performance can be leveraged by the joint training scheme.
• Abstract（参考訳）: 目的画像の品質評価は,画像の品質を自動的に測定することを目的とした課題である。 参照画像の可用性に応じて、Full-ReferenceとNo-Reference IQAタスクがある。 ほとんどのディープラーニングアプローチでは、畳み込みニューラルネットワークによって抽出された深い特徴からの回帰を用いる。 FRタスクの別の選択肢は、深い特徴に関する統計的比較を行うことである。 これらの手法では、非局所情報は無視されることが多い。 さらに、FRタスクとNRタスクの関係は明らかになっていない。 近年のコンテクスト情報モデリングにおけるトランスフォーマーの成功により,CNNバックボーンとトランスフォーマーエンコーダを利用した統合IQAフレームワークが提案されている。 提案するフレームワークはFRモードとNRモードの両方と互換性があり、共同トレーニング方式が可能である。 LIVE,CSIQ,TID2013,KONIQ-10Kの3つの標準IQAデータセットの評価実験により,提案モデルが最先端FR性能を実現することを示す。 さらに,広範囲な実験で比較したNR性能を達成し,共同学習手法によりNR性能を活用できることが示唆された。

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