論文の概要: VQualA 2025 Challenge on Face Image Quality Assessment: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18445v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 19:48:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.57417
• Title: VQualA 2025 Challenge on Face Image Quality Assessment: Methods and Results
• Title（参考訳）: VQualA 2025 顔画像品質評価への挑戦:方法と結果
• Authors: Sizhuo Ma, Wei-Ting Chen, Qiang Gao, Jian Wang, Chris Wei Zhou, Wei Sun, Weixia Zhang, Linhan Cao, Jun Jia, Xiangyang Zhu, Dandan Zhu, Xiongkuo Min, Guangtao Zhai, Baoying Chen, Xiongwei Xiao, Jishen Zeng, Wei Wu, Tiexuan Lou, Yuchen Tan, Chunyi Song, Zhiwei Xu, MohammadAli Hamidi, Hadi Amirpour, Mingyin Bai, Jiawang Du, Zhenyu Jiang, Zilong Lu, Ziguan Cui, Zongliang Gan, Xinpeng Li, Shiqi Jiang, Chenhui Li, Changbo Wang, Weijun Yuan, Zhan Li, Yihang Chen, Yifan Deng, Ruting Deng, Zhanglu Chen, Boyang Yao, Shuling Zheng, Feng Zhang, Zhiheng Fu, Abhishek Joshi, Aman Agarwal, Rakhil Immidisetti, Ajay Narasimha Mopidevi, Vishwajeet Shukla, Hao Yang, Ruikun Zhang, Liyuan Pan, Kaixin Deng, Hang Ouyang, Fan yang, Zhizun Luo, Zhuohang Shi, Songning Lai, Weilin Ruan, Yutao Yue,
• Abstract要約: VQuala 2025 顔画像品質評価(FIQA)への挑戦 本報告では,FIQAの実用化に向けた方法論と成果を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.54702713309052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Face images play a crucial role in numerous applications; however, real-world conditions frequently introduce degradations such as noise, blur, and compression artifacts, affecting overall image quality and hindering subsequent tasks. To address this challenge, we organized the VQualA 2025 Challenge on Face Image Quality Assessment (FIQA) as part of the ICCV 2025 Workshops. Participants created lightweight and efficient models (limited to 0.5 GFLOPs and 5 million parameters) for the prediction of Mean Opinion Scores (MOS) on face images with arbitrary resolutions and realistic degradations. Submissions underwent comprehensive evaluations through correlation metrics on a dataset of in-the-wild face images. This challenge attracted 127 participants, with 1519 final submissions. This report summarizes the methodologies and findings for advancing the development of practical FIQA approaches.
• Abstract（参考訳）: 顔画像は多くのアプリケーションにおいて重要な役割を担っているが、現実の状況ではノイズやぼやけ、圧縮などの劣化が生じ、画像の全体的な品質やその後のタスクを妨げている。 この課題に対処するため、ICCV 2025ワークショップの一環として、VQualA 2025 Challenge on Face Image Quality Assessment (FIQA)を組織した。 参加者は、任意の解像度と現実的な劣化を伴う顔画像上の平均オピニオンスコア(MOS)の予測のために、軽量で効率的なモデル(0.5GFLOPと500万のパラメータに制限されている)を作成しました。 被写体は、被写体画像のデータセット上の相関指標を用いて総合的な評価を行った。 この挑戦には127人が参加し、1519人が応募した。 本報告では,FIQAの実用化に向けた方法論と成果を概説する。

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