論文の概要: DGIQA: Depth-guided Feature Attention and Refinement for Generalizable Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24002v1
• Date: Thu, 29 May 2025 20:52:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.661378
• Title: DGIQA: Depth-guided Feature Attention and Refinement for Generalizable Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: DGIQA:画像品質評価のための深度誘導型特徴注意と補正
• Authors: Vaishnav Ramesh, Junliang Liu, Haining Wang, Md Jahidul Islam,
• Abstract要約: 非参照画像品質評価における長年の課題は、自然歪みを目にしない客観的な一般化の欠如である。 我々は,シーンの深度と空間的特徴を構造認識表現に蒸留する,Depth-Guided Cross-attention and refinement 機構を新たに開発した。 マルチモーダルアテンションベースプロジェクション関数としてTCBとDepth-CARを実装し,最も有用な特徴を選択する。 実験により,提案したDGIQAモデルにより,総合的および真正なベンチマークデータセット上での最先端(SOTA)性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.851063768646847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A long-held challenge in no-reference image quality assessment (NR-IQA) learning from human subjective perception is the lack of objective generalization to unseen natural distortions. To address this, we integrate a novel Depth-Guided cross-attention and refinement (Depth-CAR) mechanism, which distills scene depth and spatial features into a structure-aware representation for improved NR-IQA. This brings in the knowledge of object saliency and relative contrast of the scene for more discriminative feature learning. Additionally, we introduce the idea of TCB (Transformer-CNN Bridge) to fuse high-level global contextual dependencies from a transformer backbone with local spatial features captured by a set of hierarchical CNN (convolutional neural network) layers. We implement TCB and Depth-CAR as multimodal attention-based projection functions to select the most informative features, which also improve training time and inference efficiency. Experimental results demonstrate that our proposed DGIQA model achieves state-of-the-art (SOTA) performance on both synthetic and authentic benchmark datasets. More importantly, DGIQA outperforms SOTA models on cross-dataset evaluations as well as in assessing natural image distortions such as low-light effects, hazy conditions, and lens flares.
• Abstract（参考訳）: 人間の主観的知覚から学ぶ非参照画像品質評価(NR-IQA)における長年の課題は、客観的な一般化の欠如と目に見えない自然な歪みである。 そこで我々は,シーンの深さと空間的特徴を蒸留してNR-IQAを改良した構造認識表現を実現する,Depth-Guided Cross-attention and refinement (Depth-CAR) 機構を開発した。 これにより、より差別的な特徴学習のために、オブジェクトの正当性やシーンの相対的なコントラストに関する知識がもたらされる。 さらに、トランスフォーマー・CNNブリッジ(Transformer-CNN Bridge)は、階層的なCNN(畳み込みニューラルネットワーク)層によってキャプチャされた局所的な空間的特徴を持つトランスフォーマーバックボーンから、高レベルのグローバルなコンテキスト依存性を融合する。 TCBとDepth-CARをマルチモーダルアテンションベースプロジェクション関数として実装し、最も情報性の高い特徴を選択し、トレーニング時間と推論効率を向上させる。 実験結果から,提案したDGIQAモデルが,総合的および真正なベンチマークデータセット上でのSOTA(State-of-the-art)性能を実現することが示された。 さらに重要なことは、DGIQAはSOTAモデルよりも、低照度効果、光沢のある条件、レンズフレアなどの自然な画像歪みの評価に優れています。

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