論文の概要: Local Manifold Learning for No-Reference Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19247v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 15:14:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-28 13:48:33.164275
• Title: Local Manifold Learning for No-Reference Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: 非参照画像品質評価のための局所的マニフォールド学習
• Authors: Timin Gao, Wensheng Pan, Yan Zhang, Sicheng Zhao, Shengchuan Zhang, Xiawu Zheng, Ke Li, Liujuan Cao, Rongrong Ji,
• Abstract要約: No-Reference Image Quality Assessment(NR-IQA)のための、局所多様体学習とコントラスト学習を統合した革新的なフレームワークを提案する。 提案手法は,7つの標準データセットの最先端手法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.9577503732292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive learning has considerably advanced the field of Image Quality Assessment (IQA), emerging as a widely adopted technique. The core mechanism of contrastive learning involves minimizing the distance between quality-similar (positive) examples while maximizing the distance between quality-dissimilar (negative) examples. Despite its successes, current contrastive learning methods often neglect the importance of preserving the local manifold structure. This oversight can result in a high degree of similarity among hard examples within the feature space, thereby impeding effective differentiation and assessment. To address this issue, we propose an innovative framework that integrates local manifold learning with contrastive learning for No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA). Our method begins by sampling multiple crops from a given image, identifying the most visually salient crop. This crop is then used to cluster other crops from the same image as the positive class, while crops from different images are treated as negative classes to increase inter-class distance. Uniquely, our approach also considers non-saliency crops from the same image as intra-class negative classes to preserve their distinctiveness. Additionally, we employ a mutual learning framework, which further enhances the model's ability to adaptively learn and identify visual saliency regions. Our approach demonstrates a better performance compared to state-of-the-art methods in 7 standard datasets, achieving PLCC values of 0.942 (compared to 0.908 in TID2013) and 0.914 (compared to 0.894 in LIVEC).
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習は画像品質評価(IQA)の分野をかなり進歩させ、広く採用されている技術として登場した。 対照的学習の中核的なメカニズムは、品質相似(正)例間の距離を最小化しつつ、品質相似(負)例間の距離を最大化することである。 その成功にもかかわらず、現在の対照的な学習方法は、しばしば局所多様体構造を保存することの重要性を無視する。 この監視は、特徴空間内のハード例間で高い類似性をもたらし、効果的な微分と評価を妨げる。 そこで本研究では,非参照画像品質評価(NR-IQA)において,局所多様体学習とコントラスト学習を統合した革新的なフレームワークを提案する。 我々の手法は、与えられた画像から複数の作物をサンプリングし、最も視覚的に有能な作物を特定することから始まる。 この作物は、他の作物を正のクラスと同じ画像からクラスタリングし、異なる画像からの作物を負のクラスとして扱い、クラス間距離を増加させる。 また,本手法では,クラス内負のクラスと同一のイメージから,その特異性を保った非塩分作物についても検討した。 さらに、我々は相互学習フレームワークを採用し、モデルが適応的に学習し、視覚的正当性領域を識別する能力をさらに強化する。 提案手法は,7つの標準データセットにおける最先端手法と比較して,PLCC値0.942(TID2013では0.908)と0.914(LIVECでは0.894)を達成し,優れた性能を示す。

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