論文の概要: Bridging the Synthetic-to-Authentic Gap: Distortion-Guided Unsupervised Domain Adaptation for Blind Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04167v1
• Date: Tue, 7 May 2024 10:07:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 14:39:54.609176
• Title: Bridging the Synthetic-to-Authentic Gap: Distortion-Guided Unsupervised Domain Adaptation for Blind Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: ブラインド画像品質評価のための歪み誘導非教師なし領域適応による合成-認証ギャップのブリッジ化
• Authors: Aobo Li, Jinjian Wu, Yongxu Liu, Leida Li,
• Abstract要約: 合成データのトレーニングは有用であることが期待されているが、合成訓練されたモデルはドメインギャップのため、実際のドメインでの一般化に苦しむことが多い。 本研究では,合成データセットにより多くの歪み型を導入することは,画像品質評価の一般化に悪影響を及ぼさないか,あるいは有害である可能性があることを重要視する。 本稿では、歪みからの事前知識を介して適応的な多領域選択を利用する新しいフレームワークであるBIQA(DGQA)の歪み誘導型非教師付きドメイン適応を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.64517740627379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The annotation of blind image quality assessment (BIQA) is labor-intensive and time-consuming, especially for authentic images. Training on synthetic data is expected to be beneficial, but synthetically trained models often suffer from poor generalization in real domains due to domain gaps. In this work, we make a key observation that introducing more distortion types in the synthetic dataset may not improve or even be harmful to generalizing authentic image quality assessment. To solve this challenge, we propose distortion-guided unsupervised domain adaptation for BIQA (DGQA), a novel framework that leverages adaptive multi-domain selection via prior knowledge from distortion to match the data distribution between the source domains and the target domain, thereby reducing negative transfer from the outlier source domains. Extensive experiments on two cross-domain settings (synthetic distortion to authentic distortion and synthetic distortion to algorithmic distortion) have demonstrated the effectiveness of our proposed DGQA. Besides, DGQA is orthogonal to existing model-based BIQA methods, and can be used in combination with such models to improve performance with less training data.
• Abstract（参考訳）: ブラインド画像品質アセスメント(BIQA)のアノテーションは労働集約的で時間を要する。 合成データのトレーニングは有用であることが期待されているが、合成訓練されたモデルはドメインギャップのため、実際のドメインでの一般化に苦しむことが多い。 本研究では,合成データセットにより多くの歪み型を導入することは,画像品質評価の一般化に悪影響を及ぼさないか,あるいは有害である可能性があることを重要視する。 この課題を解決するために,歪み領域と対象領域間のデータ分布に一致させるために,歪みからの事前知識を介して適応的マルチドメイン選択を利用する新しいフレームワークであるBIQA(DGQA)の歪み誘導型非教師付きドメイン適応を提案する。 提案したDGQAの有効性を実証した2つのクロスドメイン設定(真正歪みに対する合成歪みとアルゴリズム歪みに対する合成歪み)に関する広範囲な実験を行った。 さらに、DGQAは既存のモデルベースのBIQA法と直交しており、そのようなモデルと組み合わせることで、より少ないトレーニングデータでパフォーマンスを向上させることができる。

関連論文リスト

• Consistency Regularization for Generalizable Source-free Domain Adaptation [62.654883736925456]
  ソースフリードメイン適応(source-free domain adapt, SFDA)は、ソースデータセットにアクセスすることなく、十分にトレーニングされたソースモデルを未学習のターゲットドメインに適応することを目的としている。 既存のSFDAメソッドは、ターゲットのトレーニングセット上で適用されたモデルを評価し、目に見えないが同一の分散テストセットからデータを無視する。 より一般化可能なSFDA法を開発するための整合正則化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T07:45:53Z)
• Uncertainty-Aware Source-Free Adaptive Image Super-Resolution with Wavelet Augmentation Transformer [60.31021888394358]
  Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、現実世界の超解像(SR)における領域ギャップ問題に効果的に対処できる 本稿では,画像SR(SODA-SR)のためのSOurce-free Domain Adaptationフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T03:14:44Z)
• Domain Generalisation via Domain Adaptation: An Adversarial Fourier Amplitude Approach [13.642506915023871]
  最悪の対象ドメインを逆向きに合成し、その最悪の対象ドメインにモデルを適用する。 DomainBedNetデータセットでは、提案手法により、ドメインの一般化性能が大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T14:19:07Z)
• Source-free Unsupervised Domain Adaptation for Blind Image Quality Assessment [20.28784839680503]
  既存の学習ベースのブラインド画像品質評価法(BIQA)は、大量の注釈付きトレーニングデータに大きく依存している。 本稿では,ソースフリーな非教師付きドメイン適応(SFUDA)への第一歩を,シンプルで効率的な方法で進める。 本稿では、BNアフィンパラメータのターゲット領域への適応を導くための、十分に設計された自己教師対象のグループを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-17T09:42:36Z)
• Source-Free Domain Adaptive Fundus Image Segmentation with Denoised Pseudo-Labeling [56.98020855107174]
  ドメイン適応は通常、ソースドメインデータにアクセスして、ターゲットデータとのドメインアライメントのために配布情報を利用する必要があります。 多くの実世界のシナリオでは、プライバシの問題により、ターゲットドメインのモデル適応中にソースデータがアクセスできない場合がある。 本稿では,本問題に対する新たな擬似ラベル付け手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-19T06:38:21Z)
• Generative Self-training for Cross-domain Unsupervised Tagged-to-Cine MRI Synthesis [10.636015177721635]
  クロスドメイン画像合成のための連続値予測と回帰目標を用いた新たな自己学習フレームワークを提案する。 具体的には,疑似ラベルを不確実性マスクでフィルタリングし,実際のベイズ学習を用いて生成した画像の予測信頼度を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T16:19:00Z)
• Label Geometry Aware Discriminator for Conditional Generative Networks [40.89719383597279]
  条件付きGenerative Adversarial Networks(GAN)は、目的のターゲットクラスで高画質の画像を生成することができます。 これらの合成画像は、画像分類などの下流監督タスクを改善するために必ずしも役に立たない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T08:17:25Z)
• Towards Fair Knowledge Transfer for Imbalanced Domain Adaptation [61.317911756566126]
  本研究では,不均衡なドメイン間学習における公平性問題に対処するTowards Fair Knowledge Transferフレームワークを提案する。 具体的には、新規なクロスドメインミックスアップ生成を利用して、ターゲット情報でマイノリティソースセットを増強し、公正性を高める。 本モデルでは,2つのベンチマークで全体の精度を20%以上向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-23T06:29:09Z)
• Uncertainty-Aware Blind Image Quality Assessment in the Laboratory and Wild [98.48284827503409]
  我々は,テキスト化BIQAモデルを開発し,それを合成的および現実的歪みの両方で訓練するアプローチを提案する。 我々は、多数の画像ペアに対してBIQAのためのディープニューラルネットワークを最適化するために、忠実度損失を用いる。 6つのIQAデータベースの実験は、実験室と野生動物における画像品質を盲目的に評価する学習手法の可能性を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-28T13:35:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。