論文の概要: Quality-Aware Image-Text Alignment for Real-World Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11176v2
• Date: Sun, 08 Dec 2024 12:00:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:51:09.713480
• Title: Quality-Aware Image-Text Alignment for Real-World Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: 実世界の画質評価のための品質対応画像テキストアライメント
• Authors: Lorenzo Agnolucci, Leonardo Galteri, Marco Bertini,
• Abstract要約: No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) は、高画質の参照画像が利用できない場合に、人間の知覚に合わせて画像品質を測定する方法に焦点を当てている。 最先端のNR-IQAアプローチの大部分における人間アノテーション付き平均オピニオンスコア(MOS)への依存は、そのスケーラビリティと実際のシナリオへの適用性を制限している。 MOSを必要としないCLIPベースの自己教師型意見認識手法であるQuariCLIPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.431867616409958
• License:
• Abstract: No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) focuses on designing methods to measure image quality in alignment with human perception when a high-quality reference image is unavailable. The reliance on human-annotated Mean Opinion Score (MOS) in the majority of state-of-the-art NR-IQA approaches limits their scalability and broader applicability to real-world scenarios. To overcome this limitation, we propose QualiCLIP (Quality-aware CLIP), a CLIP-based self-supervised opinion-unaware method that does not require MOS. In particular, we introduce a quality-aware image-text alignment strategy to make CLIP generate quality-aware image representations. Starting from pristine images, we synthetically degrade them with increasing levels of intensity. Then, we train CLIP to rank these degraded images based on their similarity to quality-related antonym text prompts. At the same time, we force CLIP to generate consistent representations for images with similar content and the same level of degradation. Our method significantly outperforms other opinion-unaware approaches on several datasets with authentic distortions. Moreover, despite not requiring MOS, QualiCLIP achieves state-of-the-art performance even when compared with supervised methods in cross-dataset experiments, thus proving to be suitable for application in real-world scenarios. The code and the model are publicly available at https://github.com/miccunifi/QualiCLIP.
• Abstract（参考訳）: No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) は、高画質の参照画像が利用できない場合に、人間の知覚に合わせて画像品質を測定する方法に焦点を当てている。 最先端のNR-IQAアプローチの大部分における人間アノテーション付き平均オピニオンスコア(MOS)への依存は、そのスケーラビリティと実際のシナリオへの適用性を制限している。 この制限を克服するために、MOSを必要としないCLIPベースの自己教師型意見認識手法であるQuariCLIP(Quality-aware CLIP)を提案する。 特に,CLIPが品質認識画像表現を生成するための品質認識画像テキストアライメント戦略を導入する。 プリスタン画像から始めると、高強度で合成分解する。 次に、CLIPに、品質関連アントロニムテキストプロンプトとの類似性に基づいて、これらの劣化した画像をランク付けするように訓練する。 同時に、CLIPは、類似したコンテンツと同等の劣化レベルを持つ画像に対して一貫した表現を生成するように強制する。 提案手法は, 実際の歪みのある複数のデータセットにおいて, 他の意見非認識手法よりも有意に優れる。 さらに、MOSを必要としないにもかかわらず、QuariCLIPは、クロスデータセット実験における教師付き手法と比較しても最先端のパフォーマンスを実現しており、現実のシナリオでの応用に適していることが証明されている。 コードとモデルはhttps://github.com/miccunifi/QualiCLIPで公開されている。

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