論文の概要: Appeal prediction for AI up-scaled Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14013v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 13:45:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:00.180620
• Title: Appeal prediction for AI up-scaled Images
• Title（参考訳）: AIによるアップスケール画像の魅力予測
• Authors: Steve Göring, Rasmus Merten, Alexander Raake,
• Abstract要約: 136のベースイメージと5つの異なるアップスケーリング手法を用いて構築したデータセットについて述べる。 その結果,Real-ESRGANとBSRGANが最適であることが示唆された。 これに加えて,最先端画像の魅力と品質モデルの評価を行ったが,どのモデルも高い予測性能を示しなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.61706071739717
• License:
• Abstract: DNN- or AI-based up-scaling algorithms are gaining in popularity due to the improvements in machine learning. Various up-scaling models using CNNs, GANs or mixed approaches have been published. The majority of models are evaluated using PSRN and SSIM or only a few example images. However, a performance evaluation with a wide range of real-world images and subjective evaluation is missing, which we tackle in the following paper. For this reason, we describe our developed dataset, which uses 136 base images and five different up-scaling methods, namely Real-ESRGAN, BSRGAN, waifu2x, KXNet, and Lanczos. Overall the dataset consists of 1496 annotated images. The labeling of our dataset focused on image appeal and has been performed using crowd-sourcing employing our open-source tool AVRate Voyager. We evaluate the appeal of the different methods, and the results indicate that Real-ESRGAN and BSRGAN are the best. Furthermore, we train a DNN to detect which up-scaling method has been used, the trained models have a good overall performance in our evaluation. In addition to this, we evaluate state-of-the-art image appeal and quality models, here none of the models showed a high prediction performance, therefore we also trained two own approaches. The first uses transfer learning and has the best performance, and the second model uses signal-based features and a random forest model with good overall performance. We share the data and implementation to allow further research in the context of open science.
• Abstract（参考訳）: DNNやAIベースのアップスケーリングアルゴリズムは、機械学習の改善により人気を集めている。 CNN、GAN、混合アプローチを使ったアップスケーリングモデルが公表されている。 モデルの大部分はPSRNとSSIMを用いて評価される。 しかし,様々な実世界の画像と主観評価による性能評価が欠落しており,以下の論文で取り上げる。 そこで本研究では,Real-ESRGAN,BSRGAN,waifu2x,KXNet,Lanczosという,136のベースイメージと5種類のアップスケーリング手法を用いたデータセットについて述べる。 全体として、データセットは1496の注釈付き画像で構成されている。 当社のデータセットのラベル付けは画像の魅力を重視しており、オープンソースツールであるAVRate Voyagerを使ったクラウドソーシングを使用して実施されています。 その結果,Real-ESRGANとBSRGANが最適であることが示唆された。 さらに、DNNをトレーニングして、どのアップスケーリング手法が使われているかを検知し、トレーニングされたモデルは、評価において優れた総合性能を有する。 これに加えて,最先端画像の魅力と品質モデルの評価を行ったが,どのモデルも高い予測性能を示しておらず,また2つのアプローチを訓練した。 第1のモデルは転送学習を使い、最高の性能を持ち、第2のモデルは信号に基づく特徴と、全体的な性能が良いランダムフォレストモデルを使用する。 我々は、オープンサイエンスの文脈でさらなる研究を可能にするデータと実装を共有している。

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