論文の概要: A study of deep perceptual metrics for image quality assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08692v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 14:52:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 15:46:50.536469
• Title: A study of deep perceptual metrics for image quality assessment
• Title（参考訳）: 画像品質評価のための深い知覚指標に関する研究
• Authors: R\'emi Kazmierczak, Gianni Franchi, Nacim Belkhir, Antoine Manzanera, David Filliat
• Abstract要約: 我々は、画像品質評価(IQA)タスクに取り組むために、ディープニューラルネットワークに基づく知覚メトリクスについて検討する。 異なる解像度で知覚情報を集約できる多分解能知覚距離(MR-Perceptual)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.254879465902239
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Several metrics exist to quantify the similarity between images, but they are inefficient when it comes to measure the similarity of highly distorted images. In this work, we propose to empirically investigate perceptual metrics based on deep neural networks for tackling the Image Quality Assessment (IQA) task. We study deep perceptual metrics according to different hyperparameters like the network's architecture or training procedure. Finally, we propose our multi-resolution perceptual metric (MR-Perceptual), that allows us to aggregate perceptual information at different resolutions and outperforms standard perceptual metrics on IQA tasks with varying image deformations. Our code is available at https://github.com/ENSTA-U2IS/MR_perceptual
• Abstract（参考訳）: 画像間の類似度を定量化する指標はいくつか存在するが、高度に歪んだ画像の類似度を測定することは非効率である。 本研究では,画像品質評価(iqa)タスクに取り組むために,深層ニューラルネットワークに基づく知覚指標を実証的に検討する。 ネットワークのアーキテクチャやトレーニング手順など、さまざまなハイパーパラメータに従って、深い知覚指標を調査します。 最後に,様々な解像度で知覚情報を集約し,画像変形の異なる iqa タスクにおける標準知覚指標を上回るマルチレゾリューション知覚指標(mr-perceptual)を提案する。 私たちのコードはhttps://github.com/ENSTA-U2IS/MR_perceptualで利用可能です。

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