論文の概要: GMC-IQA: Exploiting Global-correlation and Mean-opinion Consistency for
No-reference Image Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10511v1
- Date: Fri, 19 Jan 2024 06:03:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 16:42:36.468060
- Title: GMC-IQA: Exploiting Global-correlation and Mean-opinion Consistency for
No-reference Image Quality Assessment
- Title（参考訳）: GMC-IQA:非参照画像品質評価のためのグローバル相関と平均オピニオン一貫性の爆発
- Authors: Zewen Chen, Juan Wang, Bing Li, Chunfeng Yuan, Weiming Hu, Junxian
Liu, Peng Li, Yan Wang, Youqun Zhang, Congxuan Zhang
- Abstract要約: 我々は,グローバル相関と平均オピニオン整合性を利用する新たな損失関数とネットワークを構築した。
SROCCの微分不可能な問題を解くために、ペアワイズ選好に基づくランク推定を定義することにより、新しいGCC損失を提案する。
また,重み学習のランダム性を軽減するために,多様な意見特徴を統合した平均オピニオンネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.33163764161929
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the subjective nature of image quality assessment (IQA), assessing
which image has better quality among a sequence of images is more reliable than
assigning an absolute mean opinion score for an image. Thus, IQA models are
evaluated by global correlation consistency (GCC) metrics like PLCC and SROCC,
rather than mean opinion consistency (MOC) metrics like MAE and MSE. However,
most existing methods adopt MOC metrics to define their loss functions, due to
the infeasible computation of GCC metrics during training. In this work, we
construct a novel loss function and network to exploit Global-correlation and
Mean-opinion Consistency, forming a GMC-IQA framework. Specifically, we propose
a novel GCC loss by defining a pairwise preference-based rank estimation to
solve the non-differentiable problem of SROCC and introducing a queue mechanism
to reserve previous data to approximate the global results of the whole data.
Moreover, we propose a mean-opinion network, which integrates diverse opinion
features to alleviate the randomness of weight learning and enhance the model
robustness. Experiments indicate that our method outperforms SOTA methods on
multiple authentic datasets with higher accuracy and generalization. We also
adapt the proposed loss to various networks, which brings better performance
and more stable training.
- Abstract（参考訳）: 画質アセスメント(iqa)の主観的性質から、画像に対して絶対平均評価スコアを割り当てるよりも、画像列間でどの画像がより良い品質を持つかを評価する方が信頼性が高い。
したがって、IQAモデルは、MAEやMSEのような平均意見整合(MOC)メトリクスではなく、PLCCやSROCCのようなグローバル相関整合(GCC)メトリクスによって評価される。
しかし、既存のほとんどの手法では、トレーニング中にGCCメトリクスを計算できないため、損失関数を定義するためにMOCメトリクスを採用している。
本研究では,グローバル相関と平均オピニオン整合性を利用する新たな損失関数とネットワークを構築し,GMC-IQAフレームワークを構築する。
具体的には,sroccの非微分問題を解くために,ペアワイズな選好に基づくランク推定を定義し,前のデータを予約するキュー機構を導入し,全データの大域的な結果の近似を行い,新たなgcc損失を提案する。
さらに,重み学習のランダム性を緩和し,モデルロバスト性を高めるために,多様な意見特徴を統合した平均オピニオンネットワークを提案する。
実験の結果,本手法はsoma法よりも精度と一般化が優れることがわかった。
また、提案する損失をさまざまなネットワークに適応させることで、パフォーマンスの向上とより安定したトレーニングを実現します。
関連論文リスト
- Descriptive Image Quality Assessment in the Wild [25.503311093471076]
VLMに基づく画像品質評価(IQA)は、画像品質を言語的に記述し、人間の表現に合わせることを目指している。
野生における画像品質評価(DepictQA-Wild)について紹介する。
本手法は,評価タスクと比較タスク,簡潔かつ詳細な応答,完全参照,非参照シナリオを含む多機能IQAタスクパラダイムを含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T07:49:15Z) - Global-Local Image Perceptual Score (GLIPS): Evaluating Photorealistic Quality of AI-Generated Images [0.7499722271664147]
GLIPS(Global-Local Image Perceptual Score)は、AI生成画像の写実的画像品質を評価するために設計された画像メトリクスである。
様々な生成モデルにわたる総合的なテストは、GLIPSが人間のスコアと相関する点において、FID、SSIM、MS-SSIMといった既存の指標を一貫して上回っていることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-15T15:19:23Z) - 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) - Beyond Score Changes: Adversarial Attack on No-Reference Image Quality Assessment from Two Perspectives [15.575900555433863]
本稿では,画像集合内の相関関係を乱し,個々の画像の変化をスコアする相関エラーに基づく新たな攻撃フレームワークを提案する。
我々の研究は、Spearman's Rank-Order correlation Coefficient (SROCC)やMean Squared Error (MSE)のような予測エラー関連指標のようなランキング関連相関指標に焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-20T05:24:06Z) - GREAT Score: Global Robustness Evaluation of Adversarial Perturbation
using Generative Models [74.43215520371506]
GREATスコア(GREAT Score)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
我々は,ロバストベンチにおける攻撃ベースモデルと比較し,高い相関性を示し,GREATスコアのコストを大幅に削減した。
GREAT Scoreは、プライバシーに敏感なブラックボックスモデルのリモート監査に使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T14:58:27Z) - MSTRIQ: No Reference Image Quality Assessment Based on Swin Transformer
with Multi-Stage Fusion [8.338999282303755]
本稿では,Swin Transformerに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
ローカル機能とグローバル機能の両方から情報を集約して、品質をより正確に予測する。
NTIRE 2022 Perceptual Image Quality Assessment Challengeのノーレファレンストラックで2位。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-20T11:34:35Z) - MANIQA: Multi-dimension Attention Network for No-Reference Image Quality
Assessment [18.637040004248796]
No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) は、人間の主観的知覚に応じて画像の知覚品質を評価することを目的としている。
既存のNR-IQA法は、GANに基づく歪み画像の正確な品質スコアを予測する必要性を満たすには程遠い。
本稿では,非参照画像品質評価(MANIQA)のための多次元注意ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-19T15:56:43Z) - Learning Transformer Features for Image Quality Assessment [53.51379676690971]
本稿では,CNNバックボーンとトランスフォーマーエンコーダを用いて特徴抽出を行うIQAフレームワークを提案する。
提案するフレームワークはFRモードとNRモードの両方と互換性があり、共同トレーニング方式が可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-01T13:23:00Z) - MetaIQA: Deep Meta-learning for No-Reference Image Quality Assessment [73.55944459902041]
本稿では,深層メタラーニングに基づく非参照IQA尺度を提案する。
まず、様々な歪みに対してNR-IQAタスクを収集する。
次にメタラーニングを用いて、多彩な歪みによって共有される事前知識を学習する。
大規模な実験により、提案された計量は最先端の技術を大きなマージンで上回ることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-11T23:36:36Z) - Meta-Learned Confidence for Few-shot Learning [60.6086305523402]
数ショットのメトリックベースのアプローチのための一般的なトランスダクティブ推論手法は、最も確実なクエリ例の平均で、各クラスのプロトタイプを更新することである。
本稿では,各クエリの信頼度をメタラーニングして,ラベルのないクエリに最適な重みを割り当てる手法を提案する。
4つのベンチマークデータセットに対してメタ学習の信頼度で、少数ショットの学習モデルを検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-27T10:22:17Z)
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。