論文の概要: No-Reference Image Quality Assessment with Global-Local Progressive Integration and Semantic-Aligned Quality Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03885v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 09:19:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.431937
• Title: No-Reference Image Quality Assessment with Global-Local Progressive Integration and Semantic-Aligned Quality Transfer
• Title（参考訳）: グローバル・ローカル・プログレッシブ・インテグレーションとセマンティック・アラインド・クオリティ・トランスファーによる非参照画像品質評価
• Authors: Xiaoqi Wang, Yun Zhang,
• Abstract要約: 視覚変換器(ViT)を用いたグローバル特徴抽出器と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた局所特徴抽出器を組み合わせた二重測定フレームワークを開発した。 多様な画像コンテンツの品質スコアを主観的な意見スコアで自動的にラベル付けすることで、トレーニングデータを拡張するセマンティック・アライン・クオリティ・トランスファー手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.095342999639137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate measurement of image quality without reference signals remains a fundamental challenge in low-level visual perception applications. In this paper, we propose a global-local progressive integration model that addresses this challenge through three key contributions: 1) We develop a dual-measurement framework that combines vision Transformer (ViT)-based global feature extractor and convolutional neural networks (CNNs)-based local feature extractor to comprehensively capture and quantify image distortion characteristics at different granularities. 2) We propose a progressive feature integration scheme that utilizes multi-scale kernel configurations to align global and local features, and progressively aggregates them via an interactive stack of channel-wise self-attention and spatial interaction modules for multi-grained quality-aware representations. 3) We introduce a semantic-aligned quality transfer method that extends the training data by automatically labeling the quality scores of diverse image content with subjective opinion scores. Experimental results demonstrate that our model yields 5.04% and 5.40% improvements in Spearman's rank-order correlation coefficient (SROCC) for cross-authentic and cross-synthetic dataset generalization tests, respectively. Furthermore, the proposed semantic-aligned quality transfer further yields 2.26% and 13.23% performance gains in evaluations on single-synthetic and cross-synthetic datasets.
• Abstract（参考訳）: 参照信号のない画像品質の正確な測定は、低レベルの視覚認識アプリケーションにおいて、依然として基本的な課題である。 本稿では,この課題に3つの重要な貢献を通じて対処するグローバル・ローカル・プログレッシブ・インテグレーション・モデルを提案する。 1)視覚変換器(ViT)に基づくグローバル特徴抽出器と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく局所特徴抽出器を組み合わせて,画像の歪み特性を包括的に把握・定量化する。 2) マルチスケールカーネル構成を用いてグローバルな特徴とローカルな特徴の整合を図り, チャネルワイドな自己アテンションと空間的相互作用モジュールの対話的スタックを通じて, 多義的な品質認識表現を段階的に集約するプログレッシブ機能統合手法を提案する。 3) 多様な画像コンテンツの品質スコアを主観的意見スコアで自動的にラベル付けすることで, トレーニングデータを拡張するセマンティック・アライン・クオリティ・トランスファー手法を提案する。 実験の結果,スピアマンの階数相関係数(SROCC)の5.04%と5.40%の改善が得られた。 さらに、提案されたセマンティックアラインな品質伝達は、単合成およびクロス合成データセットの評価においてさらに2.26%と13.23%の性能向上をもたらす。

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