論文の概要: Assessing Image Inpainting via Re-Inpainting Self-Consistency Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16263v1
• Date: Sat, 25 May 2024 15:05:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 22:17:06.189111
• Title: Assessing Image Inpainting via Re-Inpainting Self-Consistency Evaluation
• Title（参考訳）: 自己整合性評価によるイメージインペインティングの評価
• Authors: Tianyi Chen, Jianfu Zhang, Yan Hong, Yiyi Zhang, Liqing Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,複数の再塗装パスに基づく自己教師付きメトリックを利用する,革新的な評価パラダイムを提案する。 このアプローチは、様々な実行可能なインペイントソリューションの探索を可能にするための自己整合性の原則を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.974439781041774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image inpainting, the task of reconstructing missing segments in corrupted images using available data, faces challenges in ensuring consistency and fidelity, especially under information-scarce conditions. Traditional evaluation methods, heavily dependent on the existence of unmasked reference images, inherently favor certain inpainting outcomes, introducing biases. Addressing this issue, we introduce an innovative evaluation paradigm that utilizes a self-supervised metric based on multiple re-inpainting passes. This approach, diverging from conventional reliance on direct comparisons in pixel or feature space with original images, emphasizes the principle of self-consistency to enable the exploration of various viable inpainting solutions, effectively reducing biases. Our extensive experiments across numerous benchmarks validate the alignment of our evaluation method with human judgment.
• Abstract（参考訳）: 画像インペインティング(英: Image inpainting)は、利用可能なデータを用いて、破損した画像の欠落したセグメントを再構築するタスクであり、特に情報交換条件下で、一貫性と忠実性を確保するための課題に直面している。 従来の評価手法は、非マスキーク参照画像の存在に大きく依存しており、本質的には、偏見を導入して、特定の着色効果を好んでいる。 この問題に対処するために,複数の再塗装パスに基づく自己監督的メトリクスを利用する,革新的な評価パラダイムを導入する。 このアプローチは、従来の画素や特徴空間と原画像との直接比較に頼らず、様々な実行可能なインペイントソリューションの探索を可能にする自己整合性の原理を強調し、バイアスを効果的に低減する。 評価手法と人的判断との整合性を検証するため,多数のベンチマークを用いた広範囲な実験を行った。

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