論文の概要: Computational Analysis of Degradation Modeling in Blind Panoramic Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03255v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 08:15:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:52:14.090108
• Title: Computational Analysis of Degradation Modeling in Blind Panoramic Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: ブラインドパノラマ画像品質評価における劣化モデリングの計算解析
• Authors: Jiebin Yan, Ziwen Tan, Jiale Rao, Lei Wu, Yifan Zuo, Yuming Fang,
• Abstract要約: ブラインドパノラマ画像品質評価(BPIQA)は、最近、視覚品質コミュニティに新たな挑戦をもたらした。 簡単なデータベースはBPIQAモデルとBIQAモデルのパフォーマンスのギャップを狭めるが、BPIQAの開発とは無関係である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.49918873317235
• License:
• Abstract: Blind panoramic image quality assessment (BPIQA) has recently brought new challenge to the visual quality community, due to the complex interaction between immersive content and human behavior. Although many efforts have been made to advance BPIQA from both conducting psychophysical experiments and designing performance-driven objective algorithms, \textit{limited content} and \textit{few samples} in those closed sets inevitably would result in shaky conclusions, thereby hindering the development of BPIQA, we refer to it as the \textit{easy-database} issue. In this paper, we present a sufficient computational analysis of degradation modeling in BPIQA to thoroughly explore the \textit{easy-database issue}, where we carefully design three types of experiments via investigating the gap between BPIQA and blind image quality assessment (BIQA), the necessity of specific design in BPIQA models, and the generalization ability of BPIQA models. From extensive experiments, we find that easy databases narrow the gap between the performance of BPIQA and BIQA models, which is unconducive to the development of BPIQA. And the easy databases make the BPIQA models be closed to saturation, therefore the effectiveness of the associated specific designs can not be well verified. Besides, the BPIQA models trained on our recently proposed databases with complicated degradation show better generalization ability. Thus, we believe that much more efforts are highly desired to put into BPIQA from both subjective viewpoint and objective viewpoint.
• Abstract（参考訳）: ブラインドパノラマ画像品質評価(BPIQA)は近年,没入型コンテンツと人間の行動の複雑な相互作用により,視覚的品質のコミュニティに新たな課題をもたらしている。 BPIQAを心理物理学実験と性能駆動型客観的アルゴリズムの設計の両方から前進させる多くの試みがなされているが、それらの閉集合における \textit{limited content} と \textit{few sample} は必然的に不安定な結論を導き、BPIQAの開発を妨げることになる。 本稿では,BPIQAモデルとブラインド画像品質評価(BIQA)のギャップ,BPIQAモデルにおける特定の設計の必要性,BPIQAモデルの一般化能力など,3種類の実験を慎重に検討する。 実験の結果,BPIQA モデルと BIQA モデルのパフォーマンスのギャップが狭くなり,BPIQA の開発に不適であることが判明した。 また、簡単なデータベースによりBPIQAモデルは飽和状態に閉鎖されるため、関連する特定の設計の有効性は十分に検証できない。 さらに,最近提案した複雑な劣化を伴うデータベース上で訓練したBPIQAモデルは,より優れた一般化能力を示す。 したがって,主観的視点と客観的視点の両方から,BPIQAへの取り組みがより多く望まれていると考えられる。

関連論文リスト

• Boosting CLIP Adaptation for Image Quality Assessment via Meta-Prompt Learning and Gradient Regularization [55.09893295671917]
  本稿では,Gdient-Regulated Meta-Prompt IQA Framework (GRMP-IQA)を紹介する。 GRMP-IQAはMeta-Prompt事前学習モジュールとQuality-Aware Gradient Regularizationの2つの主要なモジュールから構成されている。 5つの標準BIQAデータセットの実験は、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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T07:26:21Z)
• Quality Assessment for AI Generated Images with Instruction Tuning [58.41087653543607]
  我々はまず,AIGCIQA2023+と呼ばれるAIGIのための画像品質評価(IQA)データベースを構築した。 本稿では,AIGIに対する人間の嗜好を評価するためのMINT-IQAモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T17:45:11Z)
• Pointer Networks with Q-Learning for Combinatorial Optimization [55.2480439325792]
  我々は、モデルフリーQ値ポリシー近似をPointer Networks(Ptr-Nets)と統合したハイブリッドニューラルネットワークであるPointer Q-Network(PQN)を紹介する。 実験により,本手法の有効性を実証し,不安定な環境でモデルをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-05T12:03:58Z)
• Analysis of Video Quality Datasets via Design of Minimalistic Video Quality Models [71.06007696593704]
  BVQA(Blind Quality Assessment)は、実世界のビデオ対応メディアアプリケーションにおけるエンドユーザの視聴体験の監視と改善に不可欠である。 実験分野として、BVQAモデルの改良は、主に数個の人間の評価されたVQAデータセットに基づいて測定されている。 最小主義的BVQAモデルを用いて,VQAデータセットの第一種計算解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T06:38:33Z)
• Image Quality Assessment: Integrating Model-Centric and Data-Centric Approaches [20.931709027443706]
  画像品質評価(IQA)は過去10年間で著しく進歩している。 ほぼ全員が、モデルとデータという2つの重要なコンポーネントを独立して考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T16:23:57Z)
• Deep Neural Networks for Blind Image Quality Assessment: Addressing the Data Challenge [20.97986692607478]
  主観的テストの制約により、数百万の画像からなる人格分類IQAデータセットを作成することは困難である。 EONSSと呼ばれるDNNベースのBIQAモデルを構築し、Waterloo Exploration-IIでトレーニングし、9つの主観評価IQAデータセット上でテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T19:48:52Z)
• Continual Learning for Blind Image Quality Assessment [80.55119990128419]
  ブラインド画像品質評価(BIQA)モデルは、サブポピュレーションシフトに継続的に適応できない。 最近の研究では、利用可能なすべての人間評価のIQAデータセットの組み合わせに関するBIQAメソッドのトレーニングが推奨されている。 モデルがIQAデータセットのストリームから継続的に学習するBIQAの継続的学習を策定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-19T03:07:01Z)
• Uncertainty-Aware Blind Image Quality Assessment in the Laboratory and Wild [98.48284827503409]
  我々は,テキスト化BIQAモデルを開発し,それを合成的および現実的歪みの両方で訓練するアプローチを提案する。 我々は、多数の画像ペアに対してBIQAのためのディープニューラルネットワークを最適化するために、忠実度損失を用いる。 6つのIQAデータベースの実験は、実験室と野生動物における画像品質を盲目的に評価する学習手法の可能性を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-28T13:35:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。