論文の概要: PyTorch Image Quality: Metrics for Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14818v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 12:37:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 13:54:33.517345
• Title: PyTorch Image Quality: Metrics for Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: pytorchの画像品質: 画像品質評価のための指標
• Authors: Sergey Kastryulin and Jamil Zakirov and Denis Prokopenko and Dmitry V. Dylov
• Abstract要約: PyTorch Image Quality (PIQ)は、最新のIQAアルゴリズムを含むユーザビリティ中心のライブラリである。 本稿では,ライブラリの基礎の背景にある原則を詳述し,信頼性の高い評価戦略を記述し,パフォーマンス・タイムトレードオフを示すベンチマークを提供し,GPUアクセラレーションのメリットを浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.024988885579277
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image Quality Assessment (IQA) metrics are widely used to quantitatively estimate the extent of image degradation following some forming, restoring, transforming, or enhancing algorithms. We present PyTorch Image Quality (PIQ), a usability-centric library that contains the most popular modern IQA algorithms, guaranteed to be correctly implemented according to their original propositions and thoroughly verified. In this paper, we detail the principles behind the foundation of the library, describe the evaluation strategy that makes it reliable, provide the benchmarks that showcase the performance-time trade-offs, and underline the benefits of GPU acceleration given the library is used within the PyTorch backend. PyTorch Image Quality is an open source software: https://github.com/photosynthesis-team/piq/.
• Abstract（参考訳）: 画像品質評価(IQA)メトリクスは、何らかの形成、復元、変換、あるいは拡張アルゴリズムの後の画像劣化の程度を定量的に推定するために広く使用されている。 PyTorch Image Quality (PIQ) は、最新のIQAアルゴリズムを含むユーザビリティ中心のライブラリであり、元の提案に従って正しく実装され、徹底的に検証されている。 本稿では,ライブラリの基礎の背景にある原則を詳述するとともに,信頼性の高い評価戦略を記述し,パフォーマンス・タイムトレードオフを示すベンチマークを提供し,PyTorchバックエンドで使用するGPUアクセラレーションのメリットを概説する。 PyTorch Image Qualityは、オープンソースのソフトウェアである。

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