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。
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