論文の概要: Subjective and Objective Quality Assessment for in-the-Wild Computer Graphics Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08050v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 16:32:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 14:07:05.129386
• Title: Subjective and Objective Quality Assessment for in-the-Wild Computer Graphics Images
• Title（参考訳）: コンピュータグラフィックス画像の主観的・客観的品質評価
• Authors: Zicheng Zhang, Wei Sun, Tao Wang, Wei Lu, Quan Zhou, Jun he, Qiyuan Wang, Xiongkuo Min, and Guangtao Zhai
• Abstract要約: ほとんどの画像品質評価(IQA)メトリクスは、自然シーン画像(NSI)のために開発され、合成歪みを伴うNSIからなるデータベース上で検証される。 NSIとCGIの品質評価のギャップを埋めるため,6,000 CGI(CGIQA-6k)からなる大規模CGIQAデータベースを構築した。 我々は,多段階特徴融合戦略と多段階チャネルアテンション機構を利用して,効果的な深層学習に基づくno-reference (NR) IQAモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.81253943066503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer graphics images (CGIs) are artificially generated by means of computer programs and are widely perceived under various scenarios, such as games, streaming media, etc. In practical, the quality of CGIs consistently suffers from poor rendering during the production and inevitable compression artifacts during the transmission of multimedia applications. However, few works have been dedicated to dealing with the challenge of computer graphics images quality assessment (CGIQA). Most image quality assessment (IQA) metrics are developed for natural scene images (NSIs) and validated on the databases consisting of NSIs with synthetic distortions, which are not suitable for in-the-wild CGIs. To bridge the gap between evaluating the quality of NSIs and CGIs, we construct a large-scale in-the-wild CGIQA database consisting of 6,000 CGIs (CGIQA-6k) and carry out the subjective experiment in a well-controlled laboratory environment to obtain the accurate perceptual ratings of the CGIs. Then, we propose an effective deep learning-based no-reference (NR) IQA model by utilizing multi-stage feature fusion strategy and multi-stage channel attention mechanism. The major motivation of the proposed model is to make full use of inter-channel information from low-level to high-level since CGIs have apparent patterns as well as rich interactive semantic content. Experimental results show that the proposed method outperforms all other state-of-the-art NR IQA methods on the constructed CGIQA-6k database and other CGIQA-related databases. The database along with the code will be released to facilitate further research.
• Abstract（参考訳）: コンピュータグラフィックス画像(CGI)は、コンピュータプログラムによって人工的に生成され、ゲームやストリーミングメディアなどの様々なシナリオにおいて広く認識されている。 実際、CGIの品質は、製造中のレンダリングが悪く、マルチメディアアプリケーションの送信時に必然的に圧縮アーティファクトに悩まされる。 しかし、コンピュータグラフィックス画像品質評価(CGIQA)の課題に対処する研究はほとんど行われていない。 ほとんどの画像品質評価(IQA)メトリクスは、自然シーン画像(NSI)のために開発され、合成歪みを持つNSIからなるデータベース上で検証される。 NSIとCGIの品質評価のギャップを埋めるため,6,000のCGI(CGIQA-6k)からなる大規模CGIQAデータベースを構築し,CGIの正確な知覚評価を得るために,よく制御された実験環境において主観的な実験を行う。 そこで我々は,多段階特徴融合戦略と多段階チャネルアテンション機構を利用して,実効的な深層学習に基づくno-reference (NR) IQAモデルを提案する。 提案手法の主な動機は,cgiが明瞭なパターンとリッチな対話的意味コンテンツを持つため,低レベルから高レベルまでのチャネル間情報のフル活用である。 実験の結果,提案手法は構築されたCGIQA-6kデータベースや他のCGIQA関連データベース上で,最先端のNR IQA手法よりも優れていた。 コードとともにデータベースがリリースされ、さらなる研究が促進される。

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