論文の概要: Shift-tolerant Perceptual Similarity Metric

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13686v1
• Date: Wed, 27 Jul 2022 17:55:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-28 13:47:37.558419
• Title: Shift-tolerant Perceptual Similarity Metric
• Title（参考訳）: シフト耐性感性類似度指標
• Authors: Abhijay Ghildyal, Feng Liu
• Abstract要約: 既存の知覚的類似度指標は、画像とその参照がよく一致していると仮定する。 本稿では,入力画像と参照画像の小さなずれが既存の指標に与える影響について検討する。 我々は,新しいディープニューラルネットワークに基づく知覚的類似度測定法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.326626090397465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing perceptual similarity metrics assume an image and its reference are well aligned. As a result, these metrics are often sensitive to a small alignment error that is imperceptible to the human eyes. This paper studies the effect of small misalignment, specifically a small shift between the input and reference image, on existing metrics, and accordingly develops a shift-tolerant similarity metric. This paper builds upon LPIPS, a widely used learned perceptual similarity metric, and explores architectural design considerations to make it robust against imperceptible misalignment. Specifically, we study a wide spectrum of neural network elements, such as anti-aliasing filtering, pooling, striding, padding, and skip connection, and discuss their roles in making a robust metric. Based on our studies, we develop a new deep neural network-based perceptual similarity metric. Our experiments show that our metric is tolerant to imperceptible shifts while being consistent with the human similarity judgment.
• Abstract（参考訳）: 既存の知覚的類似度指標は、画像とその参照がよく一致していると仮定する。 その結果、これらの指標は人間の目では認識できない小さなアライメントエラーに敏感であることが多い。 本稿では,入力画像と参照画像の小さなずれが既存の指標に与える影響について検討し,シフト耐性の類似度指標を開発した。 本論文は,広く用いられている知覚類似度指標であるlpipsを基盤とし,知覚不能な誤認に対して頑健なアーキテクチャ設計を考察する。 具体的には、アンチエイリアスフィルタリング、プーリング、ストライド、パディング、スキップ接続など、ニューラルネットワーク要素の幅広いスペクトルを調査し、ロバストなメトリックを作る上での役割について論じる。 本研究では,新しい深層ニューラルネットワークに基づく知覚類似度指標を開発した。 我々の実験は、人間の類似性判定と一致しながらも、我々の測定値が知覚不可能な変化に寛容であることを示している。

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