論文の概要: PromptIQA: Boosting the Performance and Generalization for No-Reference Image Quality Assessment via Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04993v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 02:10:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 21:15:17.069017
• Title: PromptIQA: Boosting the Performance and Generalization for No-Reference Image Quality Assessment via Prompts
• Title（参考訳）: PromptIQA: Promptsによる非参照画像品質評価のパフォーマンス向上と一般化
• Authors: Zewen Chen, Haina Qin, Juan Wang, Chunfeng Yuan, Bing Li, Weiming Hu, Liang Wang
• Abstract要約: 本稿では,PmptベースのIQA(PromptIQA)を提案する。 PromptIQAは、さまざまな要件を学習するために、2つの提案されたデータ拡張戦略を備えた混合データセットでトレーニングされている。 実験により、PromptIQAはSOTA法よりも高い性能とより優れた一般化を実現していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.61917426675815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the diversity of assessment requirements in various application scenarios for the IQA task, existing IQA methods struggle to directly adapt to these varied requirements after training. Thus, when facing new requirements, a typical approach is fine-tuning these models on datasets specifically created for those requirements. However, it is time-consuming to establish IQA datasets. In this work, we propose a Prompt-based IQA (PromptIQA) that can directly adapt to new requirements without fine-tuning after training. On one hand, it utilizes a short sequence of Image-Score Pairs (ISP) as prompts for targeted predictions, which significantly reduces the dependency on the data requirements. On the other hand, PromptIQA is trained on a mixed dataset with two proposed data augmentation strategies to learn diverse requirements, thus enabling it to effectively adapt to new requirements. Experiments indicate that the PromptIQA outperforms SOTA methods with higher performance and better generalization. The code will be available.
• Abstract（参考訳）: IQAタスクの様々なアプリケーションシナリオにおける評価要件の多様性のため、既存のIQAメソッドはトレーニング後にこれらの様々な要件に適応するのは難しい。 したがって、新しい要求に直面するとき、典型的なアプローチは、これらの要求のために特別に作成されたデータセットにこれらのモデルを微調整することです。 しかし、IQAデータセットを確立するには時間がかかる。 本研究では,トレーニング後の微調整をすることなく,新たな要件に直接適応できるプロンプトベースの iqa (promptiqa) を提案する。 一方、画像スコアペア(ISP)の短いシーケンスをターゲット予測のプロンプトとして使用することにより、データ要求への依存性を大幅に削減する。 一方、PromptIQAは2つのデータ拡張戦略を備えた混合データセットでトレーニングされ、多様な要件を学習し、新しい要件に効果的に適応することができる。 実験により、PromptIQAはSOTA法よりも高い性能とより良い一般化を実現していることが示された。 コードは利用可能だ。

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