論文の概要: MANIQA: Multi-dimension Attention Network for No-Reference Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08958v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 15:56:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 15:41:51.992699
• Title: MANIQA: Multi-dimension Attention Network for No-Reference Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: manIQA: 画像品質評価のためのマルチ次元注意ネットワーク
• Authors: Sidi Yang and Tianhe Wu and Shuwei Shi and Shanshan Lao Yuan Gong and Mingdeng Cao and Jiahao Wang and Yujiu Yang
• Abstract要約: No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) は、人間の主観的知覚に応じて画像の知覚品質を評価することを目的としている。 既存のNR-IQA法は、GANに基づく歪み画像の正確な品質スコアを予測する必要性を満たすには程遠い。 本稿では,非参照画像品質評価(MANIQA)のための多次元注意ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.25123911998635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) aims to assess the perceptual quality of images in accordance with human subjective perception. Unfortunately, existing NR-IQA methods are far from meeting the needs of predicting accurate quality scores on GAN-based distortion images. To this end, we propose Multi-dimension Attention Network for no-reference Image Quality Assessment (MANIQA) to improve the performance on GAN-based distortion. We firstly extract features via ViT, then to strengthen global and local interactions, we propose the Transposed Attention Block (TAB) and the Scale Swin Transformer Block (SSTB). These two modules apply attention mechanisms across the channel and spatial dimension, respectively. In this multi-dimensional manner, the modules cooperatively increase the interaction among different regions of images globally and locally. Finally, a dual branch structure for patch-weighted quality prediction is applied to predict the final score depending on the weight of each patch's score. Experimental results demonstrate that MANIQA outperforms state-of-the-art methods on four standard datasets (LIVE, TID2013, CSIQ, and KADID-10K) by a large margin. Besides, our method ranked first place in the final testing phase of the NTIRE 2022 Perceptual Image Quality Assessment Challenge Track 2: No-Reference. Codes and models are available at https://github.com/IIGROUP/MANIQA.
• Abstract（参考訳）: No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) は、人間の主観的知覚に応じて画像の知覚品質を評価することを目的としている。 残念なことに、既存のNR-IQA法は、GANベースの歪み画像に対して正確な品質スコアを予測する必要性を満たすには程遠い。 そこで本研究では,ganに基づく歪みに対する性能向上のために,ノンリファレンス画像品質評価(maniqa)のためのマルチディメンションアテンションネットワークを提案する。 まず,ViTを介して特徴を抽出し,次にグローバルおよびローカルインタラクションを強化するために,Transposed Attention Block (TAB)とScale Swin Transformer Block (SSTB)を提案する。 これら2つのモジュールはそれぞれ、チャネルと空間次元にアテンション機構を適用する。 この多次元的な方法では、モジュールは協調的に画像の異なる領域間の相互作用をグローバルおよび局所的に増加させる。 最後に、パッチ重み付け品質予測のための2つの分岐構造を適用し、各パッチのスコアの重みに応じて最終スコアを予測する。 実験の結果,MANIQAは4つの標準データセット(LIVE, TID2013, CSIQ, KADID-10K)の最先端の手法よりも大きなマージンで優れていた。 また,ntire 2022画像品質評価課題トラック2:no-referenceにおいて,最終テスト段階で第1位にランクインした。 コードとモデルはhttps://github.com/iigroup/maniqaで入手できる。

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