論文の概要: Dual-Branch Network for Portrait Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08555v1
• Date: Tue, 14 May 2024 12:43:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 14:18:43.132763
• Title: Dual-Branch Network for Portrait Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: 画像品質評価のためのデュアルブランチネットワーク
• Authors: Wei Sun, Weixia Zhang, Yanwei Jiang, Haoning Wu, Zicheng Zhang, Jun Jia, Yingjie Zhou, Zhongpeng Ji, Xiongkuo Min, Weisi Lin, Guangtao Zhai,
• Abstract要約: ポートレート画像品質評価のためのデュアルブランチネットワーク(PIQA)を提案する。 我々は2つのバックボーンネットワーク(textiti.e., Swin Transformer-B)を使用して、肖像画全体と顔画像から高品質な特徴を抽出する。 我々は、画像シーンの分類と品質評価モデルであるLIQEを利用して、品質認識とシーン固有の特徴を補助的特徴として捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.27716058987251
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Portrait images typically consist of a salient person against diverse backgrounds. With the development of mobile devices and image processing techniques, users can conveniently capture portrait images anytime and anywhere. However, the quality of these portraits may suffer from the degradation caused by unfavorable environmental conditions, subpar photography techniques, and inferior capturing devices. In this paper, we introduce a dual-branch network for portrait image quality assessment (PIQA), which can effectively address how the salient person and the background of a portrait image influence its visual quality. Specifically, we utilize two backbone networks (\textit{i.e.,} Swin Transformer-B) to extract the quality-aware features from the entire portrait image and the facial image cropped from it. To enhance the quality-aware feature representation of the backbones, we pre-train them on the large-scale video quality assessment dataset LSVQ and the large-scale facial image quality assessment dataset GFIQA. Additionally, we leverage LIQE, an image scene classification and quality assessment model, to capture the quality-aware and scene-specific features as the auxiliary features. Finally, we concatenate these features and regress them into quality scores via a multi-perception layer (MLP). We employ the fidelity loss to train the model via a learning-to-rank manner to mitigate inconsistencies in quality scores in the portrait image quality assessment dataset PIQ. Experimental results demonstrate that the proposed model achieves superior performance in the PIQ dataset, validating its effectiveness. The code is available at \url{https://github.com/sunwei925/DN-PIQA.git}.
• Abstract（参考訳）: ポートレート画像は、典型的には、様々な背景に対して敬意を表した人物で構成されている。 モバイルデバイスの開発や画像処理技術により、ユーザーはいつでもどこでも肖像画を撮影できる。 しかし,これらの肖像画の画質は,環境条件の悪さ,撮影技術が劣る,撮影装置が劣るなどの劣化に悩まされる可能性がある。 本稿では、ポートレート画像品質評価のためのデュアルブランチネットワーク(PIQA)を提案する。 具体的には,2つのバックボーンネットワーク(\textit{i.e.} Swin Transformer-B)を用いて,画像全体と顔画像から高品質な特徴を抽出する。 背骨の質を意識した特徴表現を強化するため,大規模ビデオ品質評価データセットLSVQと大規模顔画像品質評価データセットGFIQAで事前訓練を行った。 さらに、画像シーンの分類と品質評価モデルであるLIQEを利用して、品質認識とシーン固有の特徴を補助的特徴として捉える。 最後に、これらの特徴を結合し、マルチパーセプション層(MLP)を介して品質スコアに分解する。 我々は、画像品質評価データセットPIQにおける品質スコアの不整合を軽減するために、学習からランクまでの方法でモデルをトレーニングするために、忠実度損失を用いる。 実験により,提案モデルがPIQデータセットにおいて優れた性能を示し,その有効性を検証した。 コードは \url{https://github.com/sunwei925/DN-PIQA.git} で公開されている。

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