論文の概要: SAMScore: A Content Structural Similarity Metric for Image Translation Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15367v2
• Date: Fri, 24 Jan 2025 19:51:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:52:29.612140
• Title: SAMScore: A Content Structural Similarity Metric for Image Translation Evaluation
• Title（参考訳）: SAMScore:画像翻訳評価のためのコンテンツ構造類似度指標
• Authors: Yunxiang Li, Meixu Chen, Kai Wang, Jun Ma, Alan C. Bovik, You Zhang,
• Abstract要約: 画像翻訳モデルの忠実度を評価するための一般的なコンテンツ構造類似度指標であるSAMScoreを紹介する。 SAMScoreは最近のSAM(High- Performance Segment Anything Model)に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.64030790141217
• License:
• Abstract: Image translation has wide applications, such as style transfer and modality conversion, usually aiming to generate images having both high degrees of realism and faithfulness. These problems remain difficult, especially when it is important to preserve content structures. Traditional image-level similarity metrics are of limited use, since the content structures of an image are high-level, and not strongly governed by pixel-wise faithfulness to an original image. To fill this gap, we introduce SAMScore, a generic content structural similarity metric for evaluating the faithfulness of image translation models. SAMScore is based on the recent high-performance Segment Anything Model (SAM), which allows content similarity comparisons with standout accuracy. We applied SAMScore on 19 image translation tasks, and found that it is able to outperform all other competitive metrics on all tasks. We envision that SAMScore will prove to be a valuable tool that will help to drive the vibrant field of image translation, by allowing for more precise evaluations of new and evolving translation models. The code is available at https://github.com/Kent0n-Li/SAMScore.
• Abstract（参考訳）: 画像翻訳には、スタイル変換やモダリティ変換といった幅広い応用があり、通常、高いリアリズムと忠実さの両方のイメージを生成することを目的としている。 これらの問題は、特にコンテンツ構造を保存することが重要である場合になお困難である。 従来の画像レベルの類似度指標は、画像のコンテンツ構造が高レベルであり、元の画像に対するピクセルワイドの忠実さに強く依存していないため、限られた用途である。 このギャップを埋めるために,画像翻訳モデルの忠実度を評価する汎用コンテンツ構造類似度指標であるSAMScoreを紹介する。 SAMScoreは最近のSAM(High- Performance Segment Anything Model)に基づいている。 19のイメージ翻訳タスクにSAMScoreを適用した結果,すべてのタスクにおいて,他の競合指標よりも優れた結果が得られることがわかった。 我々は,SAMScoreが画像翻訳の活発な分野を推し進める上で有用なツールであることを実証し,新たな翻訳モデルのより正確な評価を可能にすることを期待する。 コードはhttps://github.com/Kent0n-Li/SAMScoreで公開されている。

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