論文の概要: Test Time Adaptation for Blind Image Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14735v3
- Date: Tue, 26 Sep 2023 12:37:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 17:24:39.532951
- 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）: 20.50795362928567
- 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。
関連論文リスト
- DP-IQA: Utilizing Diffusion Prior for Blind Image Quality Assessment in the Wild [54.139923409101044]
野生のブラインド画像品質評価(IQA)は重大な課題を呈している。
大規模なトレーニングデータの収集が困難であることを考えると、厳密な一般化モデルを開発するために限られたデータを活用することは、未解決の問題である。
事前訓練されたテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルの堅牢な画像認識能力により,新しいIQA法,拡散先行に基づくIQAを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T12:32:35Z) - Multi-Modal Prompt Learning on Blind Image Quality Assessment [65.0676908930946]
画像品質評価(IQA)モデルは意味情報から大きな恩恵を受け、異なる種類のオブジェクトを明瞭に扱うことができる。
十分な注釈付きデータが不足している従来の手法では、セマンティックな認識を得るために、CLIPイメージテキスト事前学習モデルをバックボーンとして使用していた。
近年のアプローチでは、このミスマッチに即時技術を使って対処する試みがあるが、これらの解決策には欠点がある。
本稿では、IQAのための革新的なマルチモーダルプロンプトベースの手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-23T11:45:32Z) - GraFIQs: Face Image Quality Assessment Using Gradient Magnitudes [9.170455788675836]
顔画像品質評価(FIQA)は、顔認識(FR)システムにおける顔画像の有用性を推定する。
本研究では,事前学習したFRモデルの重量変化を検査し,顔画像の品質を評価する新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-18T14:07:08Z) - IG-FIQA: Improving Face Image Quality Assessment through Intra-class
Variance Guidance robust to Inaccurate Pseudo-Labels [13.567049202308981]
IG-FIQAは、FIQAトレーニングをガイドする新しいアプローチであり、これらの授業の有害な影響を軽減するために重みパラメータを導入する。
提案手法であるIG-FIQAは,様々なベンチマーク・データセットを用いて,新しいSOTA(State-of-the-art)性能を実現した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-13T05:15:43Z) - A Lightweight Parallel Framework for Blind Image Quality Assessment [7.9562077122537875]
ブラインド画像品質評価(BIQA)のための軽量並列フレームワーク(LPF)を提案する。
まず,事前学習した特徴抽出ネットワークを用いて視覚特徴を抽出し,視覚特徴を変換するための簡易で効果的な特徴埋め込みネットワーク(FEN)を構築した。
本稿では,サンプルレベルのカテゴリ予測タスクとバッチレベルの品質比較タスクを含む,新たな2つのサブタスクを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-19T10:56:58Z) - A Quality Aware Sample-to-Sample Comparison for Face Recognition [13.96448286983864]
この研究は、サンプルレベルで品質を意識した学習プロセスを分類訓練パラダイム(QAFace)に統合する。
本手法は,トレーニングデータセットの認識可能な低品質サンプルに適応的に注目する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-06T20:28:04Z) - Quality-aware Pre-trained Models for Blind Image Quality Assessment [15.566552014530938]
ブラインド画像品質評価(BIQA)は,画像の知覚品質を自動的に評価することを目的としている。
本稿では,BIQA用にカスタマイズされたプレテキストタスクを用いて,自己教師型学習方式でこの問題を解決することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-01T13:52:40Z) - DELTA: degradation-free fully test-time adaptation [59.74287982885375]
テスト時間バッチ正規化(BN)や自己学習といった,一般的な適応手法では,2つの好ましくない欠陥が隠されていることがわかった。
まず、テスト時間BNにおける正規化統計は、現在受信されているテストサンプルに完全に影響され、その結果、不正確な推定結果が得られることを明らかにする。
第二に、テスト時間適応中にパラメータ更新が支配的なクラスに偏っていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T15:54:00Z) - Efficient Test-Time Model Adaptation without Forgetting [60.36499845014649]
テストタイム適応は、トレーニングとテストデータの間の潜在的な分散シフトに取り組むことを目指している。
信頼性および非冗長なサンプルを同定するためのアクティブなサンプル選択基準を提案する。
また、重要なモデルパラメータを劇的な変化から制約するFisher regularizerを導入します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-06T06:39:40Z) - Task-Specific Normalization for Continual Learning of Blind Image
Quality Models [105.03239956378465]
視覚的画像品質評価(BIQA)のための簡易かつ効果的な連続学習法を提案する。
このアプローチの重要なステップは、トレーニング済みのディープニューラルネットワーク(DNN)のすべての畳み込みフィルタを凍結して、安定性を明示的に保証することです。
我々は、各新しいIQAデータセット(タスク)に予測ヘッドを割り当て、対応する正規化パラメータをロードして品質スコアを生成する。
最終的な品質推定は、軽量な$K$-meansゲーティング機構で、すべての頭からの予測の重み付け総和によって計算される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-28T15:21:01Z) - Uncertainty-Aware Blind Image Quality Assessment in the Laboratory and
Wild [98.48284827503409]
我々は,テキスト化BIQAモデルを開発し,それを合成的および現実的歪みの両方で訓練するアプローチを提案する。
我々は、多数の画像ペアに対してBIQAのためのディープニューラルネットワークを最適化するために、忠実度損失を用いる。
6つのIQAデータベースの実験は、実験室と野生動物における画像品質を盲目的に評価する学習手法の可能性を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-28T13:35:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。