論文の概要: Multi-Scale Features and Parallel Transformers Based Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09779v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 20:38:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-22 14:50:22.285251
• Title: Multi-Scale Features and Parallel Transformers Based Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: 画像品質評価に基づくマルチスケール特徴と並列変圧器
• Authors: Abhisek Keshari, Komal, Sadbhawna, Badri Subudhi
• Abstract要約: 変換器ネットワークとマルチスケール特徴抽出を用いた画像品質評価のための新しいアーキテクチャを提案する。 PIPALデータセットを含む各種データセットに対する実験により,提案手法が既存のアルゴリズムより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increase in multimedia content, the type of distortions associated with multimedia is also increasing. This problem of image quality assessment is expanded well in the PIPAL dataset, which is still an open problem to solve for researchers. Although, recently proposed transformers networks have already been used in the literature for image quality assessment. At the same time, we notice that multi-scale feature extraction has proven to be a promising approach for image quality assessment. However, the way transformer networks are used for image quality assessment until now lacks these properties of multi-scale feature extraction. We utilized this fact in our approach and proposed a new architecture by integrating these two promising quality assessment techniques of images. Our experimentation on various datasets, including the PIPAL dataset, demonstrates that the proposed integration technique outperforms existing algorithms. The source code of the proposed algorithm is available online: https://github.com/KomalPal9610/IQA
• Abstract（参考訳）: マルチメディアコンテンツの増加に伴い、マルチメディアに関連する歪みの種類も増加している。 画像品質評価のこの問題は、PIPALデータセットにおいて十分に拡張されており、研究者にとって依然として解決すべき課題である。 しかし、最近提案されたトランスフォーマーネットワークは、画像品質評価のために既に文献に使われている。 同時に,マルチスケール特徴抽出が画像品質評価において有望なアプローチであることが確認された。 しかし、トランスフォーマーネットワークを画像品質評価に利用するには、このようなマルチスケール特徴抽出の特性が欠如している。 この事実を本手法で活用し,この2つの画像の品質評価手法を統合することにより,新たなアーキテクチャを提案する。 PIPALデータセットを含む各種データセットの実験により,提案手法が既存のアルゴリズムより優れていることを示す。 提案されたアルゴリズムのソースコードはオンラインで公開されている。

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