論文の概要: Patch-wise Features for Blur Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03156v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 15:39:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 13:41:50.463401
• Title: Patch-wise Features for Blur Image Classification
• Title（参考訳）: ぼやけた画像分類のためのパッチワイズ特徴
• Authors: Sri Charan Kattamuru, Kshitij Agrawal, Shyam Prasad Adhikari, Abhishek Bose, Hemant Misra
• Abstract要約: 本手法により, ぼかしとシャープな画像劣化の区別が可能となる。 オープンデータセットで行った実験では、提案した低計算手法が検証セットの平均精度を90.1%向上することが示された。 提案手法はCPU上のVGG16ベースモデルよりも10倍高速で、入力画像サイズに線形にスケールし、低計算エッジデバイスに実装するのに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.762360672951513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Images captured through smartphone cameras often suffer from degradation, blur being one of the major ones, posing a challenge in processing these images for downstream tasks. In this paper we propose low-compute lightweight patch-wise features for image quality assessment. Using our method we can discriminate between blur vs sharp image degradation. To this end, we train a decision-tree based XGBoost model on various intuitive image features like gray level variance, first and second order gradients, texture features like local binary patterns. Experiments conducted on an open dataset show that the proposed low compute method results in 90.1% mean accuracy on the validation set, which is comparable to the accuracy of a compute-intensive VGG16 network with 94% mean accuracy fine-tuned to this task. To demonstrate the generalizability of our proposed features and model we test the model on BHBID dataset and an internal dataset where we attain accuracy of 98% and 91%, respectively. The proposed method is 10x faster than the VGG16 based model on CPU and scales linearly to the input image size making it suitable to be implemented on low compute edge devices.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンのカメラで撮影された画像は劣化に苦しめられ、ぼやけは主要な画像の1つであり、下流のタスクでこれらの画像を処理する上での課題となっている。 本稿では,画像品質評価のための低スループットパッチワイド機能を提案する。 本手法により,ぼかしとシャープな画像劣化を区別できる。 この目的のために、グレーレベル分散、第1および第2次勾配、局所バイナリパターンのようなテクスチャ特徴など、さまざまな直感的な画像特徴に基づいて、決定ツリーベースのXGBoostモデルをトレーニングする。 オープンデータセットで行った実験では、提案された低計算手法が検証セットの平均精度を90.1%としており、これは94%の精度で計算集約型VGG16ネットワークの精度に匹敵するものである。 提案する特徴とモデルの一般化性を示すため,BHBIDデータセットと内部データセットを用いて,それぞれ98%,91%の精度でモデルを検証した。 提案手法はcpu上のvgg16モデルより10倍高速であり,低計算エッジデバイスに実装するのに適した入力画像サイズに線形にスケールする。

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