論文の概要: Test Time Adaptation for Blind Image Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14735v1
- Date: Thu, 27 Jul 2023 09:43:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-28 14:59:58.366344
- Title: Test Time Adaptation for Blind Image Quality Assessment
- Title（参考訳）: ブラインド画像品質評価のためのテスト時間適応
- Authors: Subhadeep Roy, Shankhanil Mitra, Soma Biswas and Rajiv Soundararajan
- Abstract要約: 本報告では, ブラインドIQAにおけるTTAを実現するために, バッチとサンプルレベルに2つの新しい品質関連補助タスクを導入する。
実験の結果,テスト分布から少量の画像を使用しても,性能の大幅な向上が期待できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.183177947677745
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While the design of blind image quality assessment (IQA) algorithms has
improved significantly, the distribution shift between the training and testing
scenarios often leads to a poor performance of these methods at inference time.
This motivates the study of test time adaptation (TTA) techniques to improve
their performance at inference time. Existing auxiliary tasks and loss
functions used for TTA may not be relevant for quality-aware adaptation of the
pre-trained model. In this work, we introduce two novel quality-relevant
auxiliary tasks at the batch and sample levels to enable TTA for blind IQA. In
particular, we introduce a group contrastive loss at the batch level and a
relative rank loss at the sample level to make the model quality aware and
adapt to the target data. Our experiments reveal that even using a small batch
of images from the test distribution helps achieve significant improvement in
performance by updating the batch normalization statistics of the source model.
- Abstract（参考訳）: ブラインド画像品質評価(iqa)アルゴリズムの設計は大幅に改善されているが、トレーニングとテストシナリオの分散シフトは、推論時にこれらのメソッドのパフォーマンス低下につながることが多い。
これは、テスト時間適応(TTA)技術の研究を動機付け、推論時のパフォーマンスを改善する。
TTAに使われている既存の補助的タスクや損失関数は、事前訓練されたモデルの品質適応には関係しないかもしれない。
本研究は,視覚障害者のためのTTAを実現するために,バッチとサンプルレベルの2つの新しい品質関連補助タスクを導入する。
特に,バッチレベルでの相対的損失とサンプルレベルでの相対的ランク損失を導入し,モデルの品質を意識し,対象データに適応させる。
実験の結果,実験結果から得られた少数の画像を用いても,ソースモデルのバッチ正規化統計を更新することにより,性能の大幅な向上が期待できることがわかった。
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