論文の概要: Visual-Language Model Knowledge Distillation Method for Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15680v3
• Date: Wed, 23 Jul 2025 08:20:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 12:00:05.671555
• Title: Visual-Language Model Knowledge Distillation Method for Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: 画像品質評価のための視覚言語モデル知識蒸留法
• Authors: Yongkang Hou, Jiarun Song,
• Abstract要約: CLIPのような視覚言語モデルに基づくマルチモーダル手法は、IQAタスクにおいて例外的な一般化機能を示す。 本研究は,CLIPのIQA知識を用いたアーキテクチャ上の利点を生かしたモデル学習の指導を目的とした,視覚言語モデル知識蒸留手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9821874476902972
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image Quality Assessment (IQA) is a core task in computer vision. Multimodal methods based on vision-language models, such as CLIP, have demonstrated exceptional generalization capabilities in IQA tasks. To address the issues of excessive parameter burden and insufficient ability to identify local distorted features in CLIP for IQA, this study proposes a visual-language model knowledge distillation method aimed at guiding the training of models with architectural advantages using CLIP's IQA knowledge. First, quality-graded prompt templates were designed to guide CLIP to output quality scores. Then, CLIP is fine-tuned to enhance its capabilities in IQA tasks. Finally, a modality-adaptive knowledge distillation strategy is proposed to achieve guidance from the CLIP teacher model to the student model. Our experiments were conducted on multiple IQA datasets, and the results show that the proposed method significantly reduces model complexity while outperforming existing IQA methods, demonstrating strong potential for practical deployment.
• Abstract（参考訳）: 画像品質評価(IQA)はコンピュータビジョンにおける中核的な課題である。 CLIPのような視覚言語モデルに基づくマルチモーダル手法は、IQAタスクにおいて例外的な一般化機能を示す。 IQAのCLIPにおける過度なパラメータ負荷と局所歪みの特徴を識別する能力の不足に対処するため,CLIPのIQA知識を用いたモデル学習の指導を目的とした視覚言語モデル知識蒸留法を提案する。 第一に、品質グレードのプロンプトテンプレートはCLIPを誘導して品質スコアを出力するように設計されている。 次に、CLIPはIQAタスクの能力を高めるために微調整される。 最後に,CLIP教師モデルから学生モデルへのガイダンスを得るためのモダリティ適応型知識蒸留戦略を提案する。 本研究では,複数のIQAデータセットを用いて実験を行い,提案手法は既存のIQA手法を上回りながらモデルの複雑さを著しく低減し,実用的展開の可能性を示した。

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