論文の概要: Adaptive Feature Selection for No-Reference Image Quality Assessment by Mitigating Semantic Noise Sensitivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06158v2
• Date: Sun, 26 May 2024 19:23:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 08:25:17.003767
• Title: Adaptive Feature Selection for No-Reference Image Quality Assessment by Mitigating Semantic Noise Sensitivity
• Title（参考訳）: セマンティックノイズ感度の緩和による非参照画像品質評価のための適応的特徴選択
• Authors: Xudong Li, Timin Gao, Runze Hu, Yan Zhang, Shengchuan Zhang, Xiawu Zheng, Jingyuan Zheng, Yunhang Shen, Ke Li, Yutao Liu, Pingyang Dai, Rongrong Ji,
• Abstract要約: 上流タスクから有害なセマンティックノイズを除去するためのQFM-IQM(Quality-Aware Feature Matching IQA Metric)を提案する。 提案手法は,8つの標準IQAデータセット上での最先端NR-IQA法よりも優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.399230250413986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The current state-of-the-art No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) methods typically rely on feature extraction from upstream semantic backbone networks, assuming that all extracted features are relevant. However, we make a key observation that not all features are beneficial, and some may even be harmful, necessitating careful selection. Empirically, we find that many image pairs with small feature spatial distances can have vastly different quality scores, indicating that the extracted features may contain a significant amount of quality-irrelevant noise. To address this issue, we propose a Quality-Aware Feature Matching IQA Metric (QFM-IQM) that employs an adversarial perspective to remove harmful semantic noise features from the upstream task. Specifically, QFM-IQM enhances the semantic noise distinguish capabilities by matching image pairs with similar quality scores but varying semantic features as adversarial semantic noise and adaptively adjusting the upstream task's features by reducing sensitivity to adversarial noise perturbation. Furthermore, we utilize a distillation framework to expand the dataset and improve the model's generalization ability. Our approach achieves superior performance to the state-of-the-art NR-IQA methods on eight standard IQA datasets.
• Abstract（参考訳）: 現在最先端のNo-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) 手法は、すべての特徴が関連していると仮定して、上流のセマンティックバックボーンネットワークからの特徴抽出に依存している。 しかし、すべての特徴が有益である訳ではなく、有害なものもあり、慎重に選択する必要のあるものもあります。 実験により, 空間距離が小さい画像対は, 品質スコアが著しく異なることが判明し, 抽出した特徴量に有意な品質関連ノイズが生じる可能性が示唆された。 この問題に対処するため,上流タスクから有害なセマンティックノイズを除去するために,逆視点を用いたQFM-IQM(Quality-Aware Feature Matching IQA Metric)を提案する。 具体的には、QFM-IQMは、画像対を類似の品質スコアとマッチングすることでセマンティックノイズ識別能力を向上するが、対向的なセマンティックノイズとしてのセマンティック特徴の変化は、対向的なノイズ摂動に対する感度を低減し、上流タスクの特徴を適応的に調整する。 さらに, 蒸留フレームワークを用いてデータセットを拡張し, モデルの一般化能力を向上させる。 提案手法は,8つの標準IQAデータセット上での最先端NR-IQA法よりも優れた性能を実現する。

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