論文の概要: Exploring Kolmogorov-Arnold networks for realistic image sharpness assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07762v3
• Date: Thu, 05 Dec 2024 02:59:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:38:03.188513
• Title: Exploring Kolmogorov-Arnold networks for realistic image sharpness assessment
• Title（参考訳）: リアルな画像シャープネス評価のためのコルモゴロフ・アルノルドネットワークの探索
• Authors: Shaode Yu, Ze Chen, Zhimu Yang, Jiacheng Gu, Bizu Feng,
• Abstract要約: Kolmogorov-Arnoldネットワーク(KAN)が開発され、データフィッティングにおいて顕著な成功を収めた。 そこで本研究では,TaylorKAN(TaylorKAN)を用いて15の中間レベル特徴と2048の高レベル特徴を用いてスコアを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7402155503097928
• License:
• Abstract: Score prediction is crucial in evaluating realistic image sharpness based on collected informative features. Recently, Kolmogorov-Arnold networks (KANs) have been developed and witnessed remarkable success in data fitting. This study introduces the Taylor series-based KAN (TaylorKAN). Then, different KANs are explored in four realistic image databases (BID2011, CID2013, CLIVE, and KonIQ-10k) to predict the scores by using 15 mid-level features and 2048 high-level features. Compared to support vector regression, results show that KANs are generally competitive or superior, and TaylorKAN is the best one when mid-level features are used. This is the first study to investigate KANs on image quality assessment that sheds some light on how to select and further improve KANs in related tasks.
• Abstract（参考訳）: スコア予測は、収集した情報的特徴に基づいて、現実的な画像のシャープネスを評価する上で重要である。 近年、コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)が開発され、データフィッティングにおいて顕著な成功を収めた。 本研究はテイラー級数に基づくカン(テイラーカン)を紹介する。 次に,4つの実写画像データベース(BID2011,CID2013,CLIVE,KonIQ-10k)を用いて,15の中間レベル特徴と2048の高レベル特徴を用いてスコアを予測する。 ベクトル回帰のサポートと比較すると、Kansは一般的に競争力や優位性があり、TaylorKanは中程度の特徴を用いるのに最適である。 本研究は, 画像品質評価において, 関連する課題における感性の選択と改善の方法に光を当てた最初の研究である。

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