論文の概要: Multi-Modal Prompt Learning on Blind Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14949v2
• Date: Sat, 18 May 2024 13:29:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 22:21:29.298577
• Title: Multi-Modal Prompt Learning on Blind Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: ブラインド画像品質評価におけるマルチモーダル・プロンプト学習
• Authors: Wensheng Pan, Timin Gao, Yan Zhang, Runze Hu, Xiawu Zheng, Enwei Zhang, Yuting Gao, Yutao Liu, Yunhang Shen, Ke Li, Shengchuan Zhang, Liujuan Cao, Rongrong Ji,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.0676908930946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image Quality Assessment (IQA) models benefit significantly from semantic information, which allows them to treat different types of objects distinctly. Currently, leveraging semantic information to enhance IQA is a crucial research direction. Traditional methods, hindered by a lack of sufficiently annotated data, have employed the CLIP image-text pretraining model as their backbone to gain semantic awareness. However, the generalist nature of these pre-trained Vision-Language (VL) models often renders them suboptimal for IQA-specific tasks. Recent approaches have attempted to address this mismatch using prompt technology, but these solutions have shortcomings. Existing prompt-based VL models overly focus on incremental semantic information from text, neglecting the rich insights available from visual data analysis. This imbalance limits their performance improvements in IQA tasks. This paper introduces an innovative multi-modal prompt-based methodology for IQA. Our approach employs carefully crafted prompts that synergistically mine incremental semantic information from both visual and linguistic data. Specifically, in the visual branch, we introduce a multi-layer prompt structure to enhance the VL model's adaptability. In the text branch, we deploy a dual-prompt scheme that steers the model to recognize and differentiate between scene category and distortion type, thereby refining the model's capacity to assess image quality. Our experimental findings underscore the effectiveness of our method over existing Blind Image Quality Assessment (BIQA) approaches. Notably, it demonstrates competitive performance across various datasets. Our method achieves Spearman Rank Correlation Coefficient (SRCC) values of 0.961(surpassing 0.946 in CSIQ) and 0.941 (exceeding 0.930 in KADID), illustrating its robustness and accuracy in diverse contexts.
• Abstract（参考訳）: 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。 現在、IQAを強化するために意味情報を活用することが重要な研究方向である。 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。 しかしながら、これらの事前訓練されたビジョン・ランゲージ(VL)モデルの一般性は、IQA固有のタスクに最適化されることが多い。 近年のアプローチでは、このミスマッチに即時技術を用い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。 既存のプロンプトベースのVLモデルは、テキストからのインクリメンタルなセマンティック情報に過度にフォーカスし、ビジュアルデータ分析から得られる豊富な洞察を無視します。 これによりIQAタスクのパフォーマンス改善が制限される。 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。 我々のアプローチでは、視覚データと言語データの両方から漸進的な意味情報をシナジスティックにマイニングする、慎重に構築されたプロンプトが採用されている。 具体的には、視覚分岐において、VLモデルの適応性を高めるために、多層プロンプト構造を導入する。 テキストブランチでは、シーンカテゴリと歪みタイプを識別・区別するデュアルプロンプト方式を配置し、画像品質を評価するためのモデルの能力を改善する。 実験結果から,既存のBlind Image Quality Assessment (BIQA) アプローチよりも提案手法の有効性が示唆された。 特に、さまざまなデータセット間での競合性能を示している。 本研究では,SPearman Rank correlation Coefficient (SRCC) の値として 0.961 (CSIQで0.946) と 0.941 (KADIDで0.930) を達成し,その頑健さと精度を多種多様な文脈で評価した。

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