論文の概要: Cross-IQA: Unsupervised Learning for Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04311v1
• Date: Tue, 7 May 2024 13:35:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 14:00:34.875932
• Title: Cross-IQA: Unsupervised Learning for Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: Cross-IQA: 画像品質評価のための教師なし学習
• Authors: Zhen Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,視覚変換器(ViT)モデルに基づく非参照画像品質評価(NR-IQA)手法を提案する。 提案手法は,ラベルのない画像データから画像品質の特徴を学習することができる。 実験結果から,Cross-IQAは低周波劣化情報の評価において最先端の性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2287957986061038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic perception of image quality is a challenging problem that impacts billions of Internet and social media users daily. To advance research in this field, we propose a no-reference image quality assessment (NR-IQA) method termed Cross-IQA based on vision transformer(ViT) model. The proposed Cross-IQA method can learn image quality features from unlabeled image data. We construct the pretext task of synthesized image reconstruction to unsupervised extract the image quality information based ViT block. The pretrained encoder of Cross-IQA is used to fine-tune a linear regression model for score prediction. Experimental results show that Cross-IQA can achieve state-of-the-art performance in assessing the low-frequency degradation information (e.g., color change, blurring, etc.) of images compared with the classical full-reference IQA and NR-IQA under the same datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像品質の自動認識は、毎日何十億ものインターネットやソーシャルメディアユーザーに影響を与える難しい問題である。 本研究では,視覚変換器(ViT)モデルに基づく非参照画像品質評価(NR-IQA)手法を提案する。 提案手法は,ラベルのない画像データから画像品質の特徴を学習することができる。 我々は、画像品質情報に基づくVTブロックを教師なしで抽出するために、合成画像再構成のプレテキストタスクを構築する。 Cross-IQAの事前学習エンコーダは、スコア予測のための線形回帰モデルを微調整するために使用される。 実験結果から,Cross-IQAは画像の低周波劣化情報(例えば,色変化,ぼかしなど)を,従来の全参照IQAとNR-IQAとを同一データセットで比較して評価することで,最先端の性能が得られることが示された。

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