論文の概要: iDETEX: Empowering MLLMs for Intelligent DETailed EXplainable IQA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17332v1
- Date: Mon, 20 Oct 2025 09:26:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.383008
- Title: iDETEX: Empowering MLLMs for Intelligent DETailed EXplainable IQA
- Title（参考訳）: iDETEX:Intelligent Detailed Explainable IQAのためのMLLMの強化
- Authors: Zhaoran Zhao, Xinli Yue, Jianhui Sun, Yuhao Xie, Tao Shao, Liangchao Yao, Fan Xia, Yuetang Deng,
- Abstract要約: iDETEXはMLLM(Multimodal large language model)であり、品質基盤、知覚、記述の3つの重要なタスクを同時に実行することができる。
我々は,iDETEXが全サブタスクにわたる最先端性能を実現する大規模ViDA-UGCベンチマークに対するアプローチを検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.857047397246598
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image Quality Assessment (IQA) has progressed from scalar quality prediction to more interpretable, human-aligned evaluation paradigms. In this work, we address the emerging challenge of detailed and explainable IQA by proposing iDETEX-a unified multimodal large language model (MLLM) capable of simultaneously performing three key tasks: quality grounding, perception, and description. To facilitate efficient and generalizable training across these heterogeneous subtasks, we design a suite of task-specific offline augmentation modules and a data mixing strategy. These are further complemented by online enhancement strategies to fully exploit multi-sourced supervision. We validate our approach on the large-scale ViDA-UGC benchmark, where iDETEX achieves state-of-the-art performance across all subtasks. Our model ranks first in the ICCV MIPI 2025 Detailed Image Quality Assessment Challenge, demonstrating its effectiveness and robustness in delivering accurate and interpretable quality assessments.
- Abstract（参考訳）: 画像品質アセスメント(IQA)は、スカラー品質予測から、より解釈可能な、人間に沿った評価パラダイムへと進歩してきた。
本稿では,iDETEX(Multimodal large language model, MLLM)を,品質グラウンド, 知覚, 記述の3つの重要なタスクを同時に実行可能にすることで, 詳細かつ説明可能なIQAの課題に対処する。
これら不均一なサブタスク間の効率よく、一般化可能なトレーニングを容易にするために、タスク固有のオフライン拡張モジュール群とデータ混合戦略を設計する。
これらは、マルチソース監視を完全に活用するオンライン強化戦略によってさらに補完される。
我々は,iDETEXが全サブタスクにわたる最先端性能を実現する大規模ViDA-UGCベンチマークに対するアプローチを検証する。
ICCV MIPI 2025 Detailed Image Quality Assessment Challengeにランクインし、正確かつ解釈可能な品質評価を実現する上での有効性とロバスト性を実証した。
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