論文の概要: UHD-IQA Benchmark Database: Pushing the Boundaries of Blind Photo Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17472v2
- Date: Wed, 4 Sep 2024 09:34:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 02:22:00.829535
- Title: UHD-IQA Benchmark Database: Pushing the Boundaries of Blind Photo Quality Assessment
- Title（参考訳）: UHD-IQAベンチマークデータベース:ブラインド写真品質評価の境界を押し上げる
- Authors: Vlad Hosu, Lorenzo Agnolucci, Oliver Wiedemann, Daisuke Iso, Dietmar Saupe,
- Abstract要約: 固定幅3840ピクセルの6073 UHD-1 (4K)画像からなる画像品質評価データセットを提案する。
私たちの作品は、高い技術品質の高度に美的な写真に焦点を当てており、文学のギャップを埋めています。
データセットには、クラウドソーシング調査を通じて得られた知覚的品質評価が注釈付けされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.563959812257119
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a novel Image Quality Assessment (IQA) dataset comprising 6073 UHD-1 (4K) images, annotated at a fixed width of 3840 pixels. Contrary to existing No-Reference (NR) IQA datasets, ours focuses on highly aesthetic photos of high technical quality, filling a gap in the literature. The images, carefully curated to exclude synthetic content, are sufficiently diverse to train general NR-IQA models. Importantly, the dataset is annotated with perceptual quality ratings obtained through a crowdsourcing study. Ten expert raters, comprising photographers and graphics artists, assessed each image at least twice in multiple sessions spanning several days, resulting in 20 highly reliable ratings per image. Annotators were rigorously selected based on several metrics, including self-consistency, to ensure their reliability. The dataset includes rich metadata with user and machine-generated tags from over 5,000 categories and popularity indicators such as favorites, likes, downloads, and views. With its unique characteristics, such as its focus on high-quality images, reliable crowdsourced annotations, and high annotation resolution, our dataset opens up new opportunities for advancing perceptual image quality assessment research and developing practical NR-IQA models that apply to modern photos. Our dataset is available at https://database.mmsp-kn.de/uhd-iqa-benchmark-database.html
- Abstract（参考訳）: 固定幅3840ピクセルの6073 UHD-1 (4K) 画像からなる画像品質評価(IQA)データセットを提案する。
既存のNo-Reference (NR) IQAデータセットとは対照的に、我々の研究は高い技術的品質の高度に美的な写真に焦点を当てており、文献のギャップを埋めている。
画像は、合成内容を排除するために慎重にキュレートされ、一般的なNR-IQAモデルを訓練するのに十分な多様性がある。
重要なのは、このデータセットに、クラウドソーシング調査によって得られた知覚的品質評価が注釈付けされていることだ。
写真家とグラフィックアーティストからなる10人の専門家ラッカーは、複数のセッションで少なくとも2回は画像を評価し、1枚あたり20の信頼性の高い評価を得た。
アノテーションは信頼性を確保するために、自己整合性を含むいくつかの指標に基づいて厳選された。
データセットには、5000以上のカテゴリのユーザとマシン生成タグによる豊富なメタデータと、お気に入り、お気に入り、ダウンロード、ビューなどの人気指標が含まれている。
高品質な画像、信頼できるクラウドソースアノテーション、高アノテーション解決などの特徴により、我々のデータセットは、知覚的画像品質評価研究を推進し、現代の写真に適用可能な実用的なNR-IQAモデルを開発する新たな機会を開く。
私たちのデータセットはhttps://database.mmsp-kn.de/uhd-iqa-benchmark-database.htmlで公開されています。
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