論文の概要: PICNIQ: Pairwise Comparisons for Natural Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09746v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 23:43:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 21:35:10.689512
• Title: PICNIQ: Pairwise Comparisons for Natural Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: PICNIQ:自然画像品質評価のためのペアワイズ比較
• Authors: Nicolas Chahine, Sira Ferradans, Jean Ponce,
• Abstract要約: ブラインド画像品質評価(BIQA)アプローチは、様々な画像に一様に適用される一般的な品質基準に依存しているため、現実のシナリオでは不足することが多い。 本稿では,PICNIQを紹介する。PICNIQは,絶対的,品質評価ではなく,相対性を重視した革新的なペアワイズ比較フレームワークである。 PICNIQ は対比較を Just-objectionable-Difference (JOD) の品質スコアに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.798716660911833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Blind image quality assessment (BIQA) approaches, while promising for automating image quality evaluation, often fall short in real-world scenarios due to their reliance on a generic quality standard applied uniformly across diverse images. This one-size-fits-all approach overlooks the crucial perceptual relationship between image content and quality, leading to a 'domain shift' challenge where a single quality metric inadequately represents various content types. Furthermore, BIQA techniques typically overlook the inherent differences in the human visual system among different observers. In response to these challenges, this paper introduces PICNIQ, an innovative pairwise comparison framework designed to bypass the limitations of conventional BIQA by emphasizing relative, rather than absolute, quality assessment. PICNIQ is specifically designed to assess the quality differences between image pairs. The proposed framework implements a carefully crafted deep learning architecture, a specialized loss function, and a training strategy optimized for sparse comparison settings. By employing psychometric scaling algorithms like TrueSkill, PICNIQ transforms pairwise comparisons into just-objectionable-difference (JOD) quality scores, offering a granular and interpretable measure of image quality. We conduct our research using comparison matrices from the PIQ23 dataset, which are published in this paper. Our extensive experimental analysis showcases PICNIQ's broad applicability and superior performance over existing models, highlighting its potential to set new standards in the field of BIQA.
• Abstract（参考訳）: ブラインド画像品質評価(BIQA)アプローチは、画像品質評価の自動化を約束する一方で、様々な画像に一様に適用される一般的な品質基準に依存しているため、現実のシナリオでは不足することが多い。 このワンサイズフィットのアプローチは、画像の内容と品質の間の重要な知覚的関係を見落とし、単一の品質基準が様々なコンテンツタイプを不十分に表現する'ドメインシフト'の課題に繋がる。 さらに、BIQA技術は一般的に、異なる観察者間での人間の視覚システム固有の違いを見落としている。 PICNIQは,従来のBIQAの限界を回避し,絶対的品質評価よりも相対的品質を重視した,革新的なペアワイズ比較フレームワークである。 PICNIQは、画像ペア間の品質差を評価するために特別に設計されている。 提案フレームワークは、慎重に構築されたディープラーニングアーキテクチャ、特殊な損失関数、スパース比較設定に最適化されたトレーニング戦略を実装している。 TrueSkillのようなサイコメトリックスケーリングアルゴリズムを利用することで、PICNIQはペア比較をジャストオブジェクタブルディファレンス(JOD)の品質スコアに変換し、画質の粒度と解釈可能な指標を提供する。 本稿では,PIQ23データセットから得られた比較行列を用いて本研究を行う。 我々は、PICNIQが既存のモデルよりも幅広い適用性と優れた性能を示し、BIQAの分野で新しい標準を設定する可能性を示している。

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