論文の概要: Image Quality Assessment: Investigating Causal Perceptual Effects with Abductive Counterfactual Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16939v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 09:17:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:19.243979
• Title: Image Quality Assessment: Investigating Causal Perceptual Effects with Abductive Counterfactual Inference
• Title（参考訳）: 画像品質評価 : 帰納的対物推論による因果知覚効果の検討
• Authors: Wenhao Shen, Mingliang Zhou, Yu Chen, Xuekai Wei, Jun Luo, Huayan Pu, Weijia Jia,
• Abstract要約: 既存のフルリファレンス画像品質評価法(FR-IQA)は、画像歪みに対する人間の知覚応答を弱める複雑な因果メカニズムを捉えるのに失敗することが多い。 本稿では,深いネットワーク特徴と知覚歪みの因果関係を明らかにするために,帰納的反事実推論に基づくFR-IQA法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.65765161695905
• License:
• Abstract: Existing full-reference image quality assessment (FR-IQA) methods often fail to capture the complex causal mechanisms that underlie human perceptual responses to image distortions, limiting their ability to generalize across diverse scenarios. In this paper, we propose an FR-IQA method based on abductive counterfactual inference to investigate the causal relationships between deep network features and perceptual distortions. First, we explore the causal effects of deep features on perception and integrate causal reasoning with feature comparison, constructing a model that effectively handles complex distortion types across different IQA scenarios. Second, the analysis of the perceptual causal correlations of our proposed method is independent of the backbone architecture and thus can be applied to a variety of deep networks. Through abductive counterfactual experiments, we validate the proposed causal relationships, confirming the model's superior perceptual relevance and interpretability of quality scores. The experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of the method, providing competitive quality predictions across multiple benchmarks. The source code is available at https://anonymous.4open.science/r/DeepCausalQuality-25BC.
• Abstract（参考訳）: 既存のフルリファレンス画像品質評価法(FR-IQA)は、画像歪みに対する人間の知覚応答を弱める複雑な因果メカニズムを捉えることができず、様々なシナリオにまたがって一般化する能力を制限している。 本稿では,深いネットワーク特徴と知覚歪みの因果関係を調べるために,帰納的反事実推定に基づくFR-IQA法を提案する。 まず、深い特徴が知覚に与える影響について検討し、因果推論を特徴比較と統合し、様々なIQAシナリオにおける複雑な歪みタイプを効果的に扱うモデルを構築する。 第2に,提案手法の知覚因果関係の解析はバックボーンアーキテクチャとは独立であり,様々なディープネットワークに適用可能である。 帰納的反事実実験を通じて,提案した因果関係を検証し,モデルが品質スコアの知覚的関連性と解釈可能性に優れていることを確認する。 実験の結果,提案手法の堅牢性と有効性を示し,複数のベンチマークで競合品質の予測を行うことができた。 ソースコードはhttps://anonymous.4open.science/r/DeepCausalQuality-25BCで公開されている。

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