論文の概要: Quality-aware Pre-trained Models for Blind Image Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00521v1
- Date: Wed, 1 Mar 2023 13:52:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-02 14:28:40.805013
- Title: Quality-aware Pre-trained Models for Blind Image Quality Assessment
- Title（参考訳）: ブラインド画像品質評価のための品質認識事前学習モデル
- Authors: Kai Zhao, Kun Yuan, Ming Sun, Mading Li and Xing Wen
- Abstract要約: ブラインド画像品質評価(BIQA)は,画像の知覚品質を自動的に評価することを目的としている。
本稿では,BIQA用にカスタマイズされたプレテキストタスクを用いて,自己教師型学習方式でこの問題を解決することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.566552014530938
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Blind image quality assessment (BIQA) aims to automatically evaluate the
perceived quality of a single image, whose performance has been improved by
deep learning-based methods in recent years. However, the paucity of labeled
data somewhat restrains deep learning-based BIQA methods from unleashing their
full potential. In this paper, we propose to solve the problem by a pretext
task customized for BIQA in a self-supervised learning manner, which enables
learning representations from orders of magnitude more data. To constrain the
learning process, we propose a quality-aware contrastive loss based on a simple
assumption: the quality of patches from a distorted image should be similar,
but vary from patches from the same image with different degradations and
patches from different images. Further, we improve the existing degradation
process and form a degradation space with the size of roughly $2\times10^7$.
After pre-trained on ImageNet using our method, models are more sensitive to
image quality and perform significantly better on downstream BIQA tasks.
Experimental results show that our method obtains remarkable improvements on
popular BIQA datasets.
- Abstract（参考訳）: ブラインド画像品質評価(BIQA)は,近年,深層学習による評価が向上している単一画像の品質を自動的に評価することを目的としている。
しかし、ラベル付きデータの曖昧さは、深層学習に基づくBIQA手法が、その潜在能力を解き放つことを幾分抑制している。
本稿では、BIQA用にカスタマイズされたプレテキストタスクを自己教師付き学習方法で解決し、さらに多くのデータから表現を学習できるようにする。
学習過程を制約するために,歪み画像からのパッチの質は類似するが,異なる画像からのパッチと異なる劣化とパッチの異なる同一画像からのパッチから変化するという単純な仮定に基づいて,品質に配慮したコントラスト損失を提案する。
さらに, 既存の劣化過程を改善し, 約2\times10^7$の分解空間を形成する。
提案手法を用いてImageNetで事前トレーニングを行った結果,画像品質に敏感なモデルとなり,下流のBIQAタスクにおいて大幅に向上した。
実験の結果,本手法はBIQAデータセットに顕著な改善をもたらすことがわかった。
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