論文の概要: Adaptive Image Quality Assessment via Teaching Large Multimodal Model to Compare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19298v1
• Date: Wed, 29 May 2024 17:26:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 16:02:26.459331
• Title: Adaptive Image Quality Assessment via Teaching Large Multimodal Model to Compare
• Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデルを用いた適応画像品質評価
• Authors: Hanwei Zhu, Haoning Wu, Yixuan Li, Zicheng Zhang, Baoliang Chen, Lingyu Zhu, Yuming Fang, Guangtao Zhai, Weisi Lin, Shiqi Wang,
• Abstract要約: 我々はLMMに基づくノン参照IQAモデルであるCompare2Scoreを紹介する。 トレーニング中、同じIQAデータセットの画像を比較することで、スケールアップ比較命令を生成する。 9つのIQAデータセットの実験により、Compare2Scoreは、トレーニング中にテキスト定義の比較レベルを効果的にブリッジすることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.57567498494448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While recent advancements in large multimodal models (LMMs) have significantly improved their abilities in image quality assessment (IQA) relying on absolute quality rating, how to transfer reliable relative quality comparison outputs to continuous perceptual quality scores remains largely unexplored. To address this gap, we introduce Compare2Score-an all-around LMM-based no-reference IQA (NR-IQA) model, which is capable of producing qualitatively comparative responses and effectively translating these discrete comparative levels into a continuous quality score. Specifically, during training, we present to generate scaled-up comparative instructions by comparing images from the same IQA dataset, allowing for more flexible integration of diverse IQA datasets. Utilizing the established large-scale training corpus, we develop a human-like visual quality comparator. During inference, moving beyond binary choices, we propose a soft comparison method that calculates the likelihood of the test image being preferred over multiple predefined anchor images. The quality score is further optimized by maximum a posteriori estimation with the resulting probability matrix. Extensive experiments on nine IQA datasets validate that the Compare2Score effectively bridges text-defined comparative levels during training with converted single image quality score for inference, surpassing state-of-the-art IQA models across diverse scenarios. Moreover, we verify that the probability-matrix-based inference conversion not only improves the rating accuracy of Compare2Score but also zero-shot general-purpose LMMs, suggesting its intrinsic effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)の最近の進歩は、絶対品質評価に依存する画像品質評価(IQA)の能力を大幅に向上させているが、信頼性の高い相対品質比較出力を連続的な知覚品質スコアに転送する方法は、まだ明らかになっていない。 このギャップに対処するために、我々は、定性的に比較された応答を生成し、これらの離散的な比較レベルを連続的な品質スコアに効果的に翻訳できる、全周LMMベースのノン参照IQA(NR-IQA)モデルを提案する。 具体的には、トレーニング中に、同一のIQAデータセットの画像を比較することにより、スケールアップ比較命令を生成し、多様なIQAデータセットをより柔軟な統合を可能にする。 確立した大規模トレーニングコーパスを利用して,人間の視覚的品質コンパレータを開発する。 そこで本研究では,2進選択を超越して,複数の事前定義されたアンカー画像に対して,テスト画像が好まれる可能性を計算するソフト比較手法を提案する。 結果の確率行列を最大にすることで、品質スコアをさらに最適化する。 9つのIQAデータセットに対する大規模な実験により、Compare2Scoreは、さまざまなシナリオで最先端のIQAモデルを上回る、単一の画像品質スコアを変換して、トレーニング中にテキスト定義の比較レベルを効果的に橋渡しすることが確認された。 さらに、確率行列に基づく推論変換は、比較2スコアの評価精度を向上するだけでなく、ゼロショット汎用LMMも向上させ、その本質的な効果を示唆する。

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