論文の概要: Stochasticity-aware No-Reference Point Cloud Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08926v2
- Date: Mon, 16 Jun 2025 03:47:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:44.389793
- Title: Stochasticity-aware No-Reference Point Cloud Quality Assessment
- Title(参考訳): 確率性を考慮した非参照点クラウド品質評価
- Authors: Songlin Fan, Wei Gao, Zhineng Chen, Ge Li, Guoqing Liu, Qicheng Wang,
- Abstract要約: 従来の研究は、ポイントクラウド品質評価(PCQA)をレグレッション問題と見なしていた。
この研究は、既存のデータセットのラベル付けプロセスによって動機付けられた、非参照PCQAのための最初の確率的アーキテクチャを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 27.27917013945021
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The evolution of point cloud processing algorithms necessitates an accurate assessment for their quality. Previous works consistently regard point cloud quality assessment (PCQA) as a MOS regression problem and devise a deterministic mapping, ignoring the stochasticity in generating MOS from subjective tests. This work presents the first probabilistic architecture for no-reference PCQA, motivated by the labeling process of existing datasets. The proposed method can model the quality judging stochasticity of subjects through a tailored conditional variational autoencoder (CVAE) and produces multiple intermediate quality ratings. These intermediate ratings simulate the judgments from different subjects and are then integrated into an accurate quality prediction, mimicking the generation process of a ground truth MOS. Specifically, our method incorporates a Prior Module, a Posterior Module, and a Quality Rating Generator, where the former two modules are introduced to model the judging stochasticity in subjective tests, while the latter is developed to generate diverse quality ratings. Extensive experiments indicate that our approach outperforms previous cutting-edge methods by a large margin and exhibits gratifying cross-dataset robustness. Codes are available at https://git.openi.org.cn/OpenPointCloud/nrpcqa.
- Abstract(参考訳): ポイントクラウド処理アルゴリズムの進化は、その品質の正確な評価を必要とする。
従来の研究は、ポイントクラウド品質評価(PCQA)をMOS回帰問題として一貫して考慮し、主観的テストからMOSを生成する確率性を無視した決定論的マッピングを考案した。
この研究は、既存のデータセットのラベル付けプロセスによって動機付けられた、非参照PCQAのための最初の確率的アーキテクチャを示す。
提案手法は,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)を用いて被験者の確率性判定品質をモデル化し,複数の中間品質評価を行う。
これらの中間格付けは、異なる被験者の判断をシミュレートし、その後、基底真理MOSの生成過程を模倣して、正確な品質予測に統合される。
具体的には,先行モジュール,後続モジュール,品質レーティングジェネレータが組み込まれ,前2つのモジュールが主観的テストの確率性をモデル化するために導入され,後者は多様な品質評価を生成するために開発された。
実験の結果,提案手法は従来の最先端手法よりも大きなマージンを達成し,マルチデータセットのロバスト性を満足させることを示した。
コードはhttps://git.openi.org.cn/OpenPointCloud/nrpcqa.comで公開されている。
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