論文の概要: Collaborative Auto-encoding for Blind Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14684v1
• Date: Wed, 24 May 2023 03:45:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 20:11:32.249138
• Title: Collaborative Auto-encoding for Blind Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: ブラインド画像品質評価のための協調的自動エンコーディング
• Authors: Zehong Zhou, Fei Zhou, Guoping Qiu
• Abstract要約: ブラインド画像品質評価(BIQA)は、重要な現実世界のアプリケーションにおいて難しい問題である。 近年、ディープニューラルネットワーク(DNN)による強力な表現を活用しようとする試みは、主観的な注釈付きデータの欠如によって妨げられている。 本稿では,この基本的な障害を克服する新しいBIQA法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.081262827258943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Blind image quality assessment (BIQA) is a challenging problem with important real-world applications. Recent efforts attempting to exploit powerful representations by deep neural networks (DNN) are hindered by the lack of subjectively annotated data. This paper presents a novel BIQA method which overcomes this fundamental obstacle. Specifically, we design a pair of collaborative autoencoders (COAE) consisting of a content autoencoder (CAE) and a distortion autoencoder (DAE) that work together to extract content and distortion representations, which are shown to be highly descriptive of image quality. While the CAE follows a standard codec procedure, we introduce the CAE-encoded feature as an extra input to the DAE's decoder for reconstructing distorted images, thus effectively forcing DAE's encoder to extract distortion representations. The self-supervised learning framework allows the COAE including two feature extractors to be trained by almost unlimited amount of data, thus leaving limited samples with annotations to finetune a BIQA model. We will show that the proposed BIQA method achieves state-of-the-art performance and has superior generalization capability over other learning based models. The codes are available at: https://github.com/Macro-Zhou/NRIQA-VISOR/.
• Abstract（参考訳）: ブラインド画像品質評価(BIQA)は、重要な現実世界のアプリケーションにおいて難しい問題である。 近年、ディープニューラルネットワーク(DNN)による強力な表現を活用しようとする試みは、主観的な注釈付きデータの欠如によって妨げられている。 本稿では,この基本的な障害を克服する新しいBIQA法を提案する。 具体的には、コンテントオートエンコーダ(CAE)とコンテントオートエンコーダ(DAE)からなる協調オートエンコーダ(COAE)のペアを設計し、コンテントと歪み表現を抽出する。 CAEは標準のコーデック手順に従っているが,DAEのデコーダに付加的な入力としてCAE符号化機能を導入して歪み画像の再構成を行い,DAEのエンコーダに歪み表現を抽出させる。 自己教師付き学習フレームワークにより、2つの特徴抽出器を含むCOAEは、ほぼ無制限のデータで訓練され、BIQAモデルを微調整するためのアノテーション付きの限られたサンプルが残される。 提案手法は最先端性能を実現し,他の学習モデルよりも優れた一般化能力を有することを示す。 コードは、https://github.com/Macro-Zhou/NRIQA-VISOR/で入手できる。

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