論文の概要: Differentiable Low-computation Global Correlation Loss for Monotonicity Evaluation in Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15485v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 11:09:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:54:50.997370
• Title: Differentiable Low-computation Global Correlation Loss for Monotonicity Evaluation in Quality Assessment
• Title（参考訳）: 品質評価における単調性評価のための低計算グローバル相関損失の微分可能化
• Authors: Yipeng Liu, Qi Yang, Yiling Xu,
• Abstract要約: そこで本研究では,大域的知覚学習機構と,微分可能で低計算量な単調性評価損失関数を提案する。 本稿では,画像と点雲の品質評価タスクにおける提案手法の性能評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.09599895154013
• License:
• Abstract: In this paper, we propose a global monotonicity consistency training strategy for quality assessment, which includes a differentiable, low-computation monotonicity evaluation loss function and a global perception training mechanism. Specifically, unlike conventional ranking loss and linear programming approaches that indirectly implement the Spearman rank-order correlation coefficient (SROCC) function, our method directly converts SROCC into a loss function by making the sorting operation within SROCC differentiable and functional. Furthermore, to mitigate the discrepancies between batch optimization during network training and global evaluation of SROCC, we introduce a memory bank mechanism. This mechanism stores gradient-free predicted results from previous batches and uses them in the current batch's training to prevent abrupt gradient changes. We evaluate the performance of the proposed method on both images and point clouds quality assessment tasks, demonstrating performance gains in both cases.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,品質評価のためのグローバルな単調性整合性トレーニング戦略を提案する。 具体的には、スピアマン階数相関係数(SROCC)関数を間接的に実装する従来のランキング損失や線形プログラミング手法とは異なり、SROCCをSROCC内のソート操作を微分可能かつ機能的にすることで、直接損失関数に変換する。 さらに,ネットワークトレーニング中のバッチ最適化とSROCCのグローバル評価の相違を緩和するために,メモリバンク機構を導入する。 このメカニズムは、以前のバッチからの勾配のない予測結果を格納し、それらを現在のバッチのトレーニングで使用することにより、突然の勾配変化を防止する。 本研究では,画像および点雲の品質評価タスクにおける提案手法の性能評価を行い,どちらの場合においても性能向上を示す。

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