論文の概要: DeepWSD: Projecting Degradations in Perceptual Space to Wasserstein Distance in Deep Feature Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03323v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 02:46:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 13:54:51.659471
• Title: DeepWSD: Projecting Degradations in Perceptual Space to Wasserstein Distance in Deep Feature Space
• Title（参考訳）: deepwsd:深部特徴空間における知覚空間からwasserstein距離への投影劣化
• Authors: Xigran Liao, Baoliang Chen, Hanwei Zhu, Shiqi Wang, Mingliang Zhou, Sam Kwong
• Abstract要約: 本稿では,統計的分布の観点から知覚空間の品質劣化をモデル化する。 品質は、深い特徴領域におけるワッサーシュタイン距離に基づいて測定される。 ニューラルネットワークの特徴に基づいて実行されるディープワッサースタイン距離(ディープWSD)は、品質汚染のより良い解釈性をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.07476542850566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing deep learning-based full-reference IQA (FR-IQA) models usually predict the image quality in a deterministic way by explicitly comparing the features, gauging how severely distorted an image is by how far the corresponding feature lies from the space of the reference images. Herein, we look at this problem from a different viewpoint and propose to model the quality degradation in perceptual space from a statistical distribution perspective. As such, the quality is measured based upon the Wasserstein distance in the deep feature domain. More specifically, the 1DWasserstein distance at each stage of the pre-trained VGG network is measured, based on which the final quality score is performed. The deep Wasserstein distance (DeepWSD) performed on features from neural networks enjoys better interpretability of the quality contamination caused by various types of distortions and presents an advanced quality prediction capability. Extensive experiments and theoretical analysis show the superiority of the proposed DeepWSD in terms of both quality prediction and optimization.
• Abstract（参考訳）: 既存のディープラーニングベースのフル参照IQA(FR-IQA)モデルは、通常、特徴を明示的に比較することで、画像の品質を決定論的に予測し、対応する特徴が参照画像の空間からどれだけ遠くにあるかによって、画像がどれほどひどく歪んだかを示す。 本稿では,この問題を異なる視点から考察し,統計的分布の観点から知覚空間における品質劣化のモデル化を提案する。 これにより、深い特徴領域におけるwasserstein距離に基づいて品質を測定することができる。 具体的には、最終品質スコアに基づいて、予め訓練されたvggネットワークの各ステージにおける1dwasserstein距離を測定する。 ニューラルネットワークの特徴に基づいて行われるディープワッサースタイン距離(DeepWSD)は、様々な種類の歪みに起因する品質汚染のより良い解釈可能性を示し、高度な品質予測能力を示す。 大規模実験と理論解析により,提案したDeepWSDの精度予測と最適化の両面で優位性を示した。

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