論文の概要: UGC Quality Assessment: Exploring the Impact of Saliency in Deep Feature-Based Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06853v1
• Date: Sun, 13 Aug 2023 22:14:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 15:06:45.285320
• Title: UGC Quality Assessment: Exploring the Impact of Saliency in Deep Feature-Based Quality Assessment
• Title（参考訳）: ugc品質評価: 深い機能に基づく品質評価における塩分の影響を探る
• Authors: Xinyi Wang, Angeliki Katsenou, and David Bull
• Abstract要約: 自然シーン統計とディープニューラルネットワークの特徴を抽出・組み合わせた最先端メトリクスについて検討する。 予備的な結果は、深い特徴のみを用いて高い相関性が得られる一方で、塩分濃度を追加しても必ずしも性能が向上するとは限らないことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.00766551093652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The volume of User Generated Content (UGC) has increased in recent years. The challenge with this type of content is assessing its quality. So far, the state-of-the-art metrics are not exhibiting a very high correlation with perceptual quality. In this paper, we explore state-of-the-art metrics that extract/combine natural scene statistics and deep neural network features. We experiment with these by introducing saliency maps to improve perceptibility. We train and test our models using public datasets, namely, YouTube-UGC and KoNViD-1k. Preliminary results indicate that high correlations are achieved by using only deep features while adding saliency is not always boosting the performance. Our results and code will be made publicly available to serve as a benchmark for the research community and can be found on our project page: https://github.com/xinyiW915/SPIE-2023-Supplementary.
• Abstract（参考訳）: 近年,ユーザ生成コンテンツ(UGC)の量が増えてきている。 この種のコンテンツの課題は、品質を評価することだ。 これまでのところ、最先端の指標は知覚的品質と非常に高い相関を示していない。 本稿では,自然景観統計とディープニューラルネットワークの特徴を抽出・組み合わせた最先端メトリクスについて検討する。 受入性を向上させるために,サリエンシマップを導入して実験を行った。 私たちは、公開データセット、すなわちYouTube-UGCとKoNViD-1kを使ってモデルをトレーニングし、テストします。 予備的な結果から,深い特徴のみを用いることで高い相関が達成される一方で,サリエンシーの追加が必ずしもパフォーマンスを向上させるとは限らない。 私たちの結果とコードは、研究コミュニティのベンチマークとして公開され、プロジェクトページ(https://github.com/xinyiw915/spie-2023-supplementary.com/)で見ることができる。

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