論文の概要: Re-IQA: Unsupervised Learning for Image Quality Assessment in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00451v1
• Date: Sun, 2 Apr 2023 05:06:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 17:57:12.301269
• Title: Re-IQA: Unsupervised Learning for Image Quality Assessment in the Wild
• Title（参考訳）: Re-IQA: 野生の画像品質評価のための教師なし学習
• Authors: Avinab Saha, Sandeep Mishra, Alan C. Bovik
• Abstract要約: 教師なし環境で高レベルのコンテンツと低レベルの画像品質特徴を学習するために、2つの異なるエンコーダを訓練するためのMixture of Expertsアプローチを提案する。 本稿では,Re-IQAフレームワークから得られた高次・低次画像表現を,線形回帰モデルをトレーニングするために展開する。 本手法は,大規模画像品質評価データベース上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.197794061203055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automatic Perceptual Image Quality Assessment is a challenging problem that impacts billions of internet, and social media users daily. To advance research in this field, we propose a Mixture of Experts approach to train two separate encoders to learn high-level content and low-level image quality features in an unsupervised setting. The unique novelty of our approach is its ability to generate low-level representations of image quality that are complementary to high-level features representing image content. We refer to the framework used to train the two encoders as Re-IQA. For Image Quality Assessment in the Wild, we deploy the complementary low and high-level image representations obtained from the Re-IQA framework to train a linear regression model, which is used to map the image representations to the ground truth quality scores, refer Figure 1. Our method achieves state-of-the-art performance on multiple large-scale image quality assessment databases containing both real and synthetic distortions, demonstrating how deep neural networks can be trained in an unsupervised setting to produce perceptually relevant representations. We conclude from our experiments that the low and high-level features obtained are indeed complementary and positively impact the performance of the linear regressor. A public release of all the codes associated with this work will be made available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 自動知覚画像品質評価は、何十億ものインターネットとソーシャルメディアユーザーに影響を与える難しい問題である。 そこで本研究では, 2つの異なるエンコーダを訓練し, 教師なし設定で高レベルコンテンツと低レベル画像品質特徴を学習する, 専門家の混合手法を提案する。 このアプローチのユニークな特徴は、画像コンテンツを表すハイレベルな特徴を補完する低レベルの画像品質表現を生成する能力である。 2つのエンコーダをトレーニングするフレームワークをRe-IQAと呼ぶ。 野生の画質評価のために、re-iqaフレームワークから得られた補完的な低レベルおよび高レベル画像表現をデプロイして、画像表現を地上の真理品質スコアにマッピングするために使用される線形回帰モデルをトレーニングします。 提案手法は,複数の大規模画像品質評価データベースにおいて,実歪みと合成歪みの両方を含む最先端のニューラルネットワークを教師なし環境でトレーニングし,知覚に関連のある表現を生成する方法を示す。 得られた低レベル・高レベルの特徴は相補的であり,線形回帰器の性能に肯定的な影響を及ぼす。 この作業に関連するすべてのコードのパブリックリリースは、githubで公開されている。

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