論文の概要: SwinIQA: Learned Swin Distance for Compressed Image Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04264v1
- Date: Mon, 9 May 2022 13:31:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-10 17:53:05.869511
- Title: SwinIQA: Learned Swin Distance for Compressed Image Quality Assessment
- Title（参考訳）: SwinIQA:圧縮画像品質評価のためのスウィン距離学習
- Authors: Jianzhao Liu, Xin Li, Yanding Peng, Tao Yu, Zhibo Chen
- Abstract要約: 我々は,スウィン距離空間における圧縮画像の知覚的品質を測定するために,フル参照画像品質評価尺度SwinIQAを設計する。
実験の結果,提案手法は従来のCLICデータセットの手法と学習に基づく手法と比較して,人間の知覚的判断との整合性が高いことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.87848736166893
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image compression has raised widespread interest recently due to its
significant importance for multimedia storage and transmission. Meanwhile, a
reliable image quality assessment (IQA) for compressed images can not only help
to verify the performance of various compression algorithms but also help to
guide the compression optimization in turn. In this paper, we design a
full-reference image quality assessment metric SwinIQA to measure the
perceptual quality of compressed images in a learned Swin distance space. It is
known that the compression artifacts are usually non-uniformly distributed with
diverse distortion types and degrees. To warp the compressed images into the
shared representation space while maintaining the complex distortion
information, we extract the hierarchical feature representations from each
stage of the Swin Transformer. Besides, we utilize cross attention operation to
map the extracted feature representations into a learned Swin distance space.
Experimental results show that the proposed metric achieves higher consistency
with human's perceptual judgment compared with both traditional methods and
learning-based methods on CLIC datasets.
- Abstract（参考訳）: 画像圧縮は最近、マルチメディアストレージと伝送において重要な重要性のために広く関心を集めている。
一方、圧縮画像に対する信頼性画像品質評価(IQA)は、様々な圧縮アルゴリズムの性能を検証するだけでなく、圧縮最適化の導出にも役立てることができる。
本論文では,スウィン距離空間における圧縮画像の知覚的品質を測定するために,フル参照画像品質評価尺度SwinIQAを設計する。
圧縮アーティファクトは、通常、様々な歪みタイプと度合いで一様ではないことが知られている。
複雑な歪み情報を維持しながら圧縮された画像を共有表現空間にワープするために,スウィン変換器の各段から階層的特徴表現を抽出する。
また,抽出した特徴表現をスウィン距離空間にマップするためにクロスアテンション操作を利用する。
実験の結果,提案手法は従来のCLICデータセットの手法と学習に基づく手法と比較して,人間の知覚的判断との整合性が高いことがわかった。
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