論文の概要: Few-Shot Image Quality Assessment via Adaptation of Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05381v2
• Date: Sun, 21 Sep 2025 04:48:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.606553
• Title: Few-Shot Image Quality Assessment via Adaptation of Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルの適応による画像品質評価
• Authors: Xudong Li, Zihao Huang, Yan Zhang, Yunhang Shen, Ke Li, Xiawu Zheng, Liujuan Cao, Rongrong Ji,
• Abstract要約: Gradient-Regulated Meta-Prompt IQA Framework (GRMP-IQA) は、視覚言語事前学習モデルのCLIPをIQAタスクに効率よく適応させるように設計されている。 GRMP-IQAは、 (i) Meta-Prompt 事前学習モジュールと (ii) Quality-Aware Gradient Regularization の2つのコアモジュールから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.91086467402323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image Quality Assessment (IQA) remains an unresolved challenge in computer vision due to complex distortions, diverse image content, and limited data availability. Existing Blind IQA (BIQA) methods largely rely on extensive human annotations, which are labor-intensive and costly due to the demanding nature of creating IQA datasets. To reduce this dependency, we propose the Gradient-Regulated Meta-Prompt IQA Framework (GRMP-IQA), designed to efficiently adapt the visual-language pre-trained model, CLIP, to IQA tasks, achieving high accuracy even with limited data. GRMP-IQA consists of two core modules: (i) Meta-Prompt Pre-training Module and (ii) Quality-Aware Gradient Regularization. The Meta Prompt Pre-training Module leverages a meta-learning paradigm to pre-train soft prompts with shared meta-knowledge across different distortions, enabling rapid adaptation to various IQA tasks. On the other hand, the Quality-Aware Gradient Regularization is designed to adjust the update gradients during fine-tuning, focusing the model's attention on quality-relevant features and preventing overfitting to semantic information. Extensive experiments on standard BIQA datasets demonstrate the superior performance to the state-of-the-art BIQA methods under limited data setting. Notably, utilizing just 20% of the training data, GRMP-IQA is competitive with most existing fully supervised BIQA approaches.
• Abstract（参考訳）: 画像品質評価(IQA)は、複雑な歪み、多様な画像コンテンツ、限られたデータ可用性のため、コンピュータビジョンにおいて未解決の課題である。 既存のBlind IQA (BIQA) の手法は、IQAデータセットの作成が要求される性質のため、労働集約的でコストがかかる広範囲な人間のアノテーションに大きく依存している。 この依存性を低減するために,視覚言語事前学習モデルであるCLIP を IQA タスクに効率的に適応し,限られたデータでも高い精度を実現するために設計された Gradient-Regulated Meta-Prompt IQA Framework (GRMP-IQA) を提案する。 GRMP-IQAは2つのコアモジュールから構成される。 一 メタプロンプト予習モジュール及び (II)品質に配慮したグラディエント正規化。 Meta Prompt事前学習モジュールは、メタ学習パラダイムを活用して、さまざまな歪みにまたがる共有メタ知識を持つソフトプロンプトを事前訓練することで、さまざまなIQAタスクへの迅速な適応を可能にする。 一方、Quality-Aware Gradient Regularizationは、微調整中の更新勾配を調整し、品質関連機能に注目し、セマンティック情報への過度な適合を防止するように設計されている。 標準BIQAデータセットに対する大規模な実験は、限られたデータ設定下での最先端BIQA手法よりも優れた性能を示す。 特に、トレーニングデータの20%しか利用していないGRMP-IQAは、既存の完全に教師されたBIQAアプローチと競合する。

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