論文の概要: Revisiting MLLM Based Image Quality Assessment: Errors and Remedy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07812v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:20:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.490442
• Title: Revisiting MLLM Based Image Quality Assessment: Errors and Remedy
• Title（参考訳）: MLLMによる画像品質評価の見直し:誤りと治療
• Authors: Zhenchen Tang, Songlin Yang, Bo Peng, Zichuan Wang, Jing Dong,
• Abstract要約: 重要な課題は、MLLMの離散トークン出力とIQAタスクで要求される品質スコアの連続的な性質との間の固有のミスマッチから生じる。 軽量回帰モジュールとIQA固有のスコアトークンをMLLMパイプラインに組み込んだQ-Scorerを提案する。 Q-Scorerは、複数のIQAベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、混合データセットに最適化し、他のメソッドと組み合わせることでさらに改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.918454005000328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid progress of multi-modal large language models (MLLMs) has boosted the task of image quality assessment (IQA). However, a key challenge arises from the inherent mismatch between the discrete token outputs of MLLMs and the continuous nature of quality scores required by IQA tasks. This discrepancy significantly hinders the performance of MLLM-based IQA methods. Previous approaches that convert discrete token predictions into continuous scores often suffer from conversion errors. Moreover, the semantic confusion introduced by level tokens (e.g., ``good'') further constrains the performance of MLLMs on IQA tasks and degrades their original capabilities for related tasks. To tackle these problems, we provide a theoretical analysis of the errors inherent in previous approaches and, motivated by this analysis, propose a simple yet effective framework, Q-Scorer. This framework incorporates a lightweight regression module and IQA-specific score tokens into the MLLM pipeline. Extensive experiments demonstrate that Q-Scorer achieves state-of-the-art performance across multiple IQA benchmarks, generalizes well to mixed datasets, and further improves when combined with other methods.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の急速な進歩は、画像品質評価(IQA)の課題を加速させた。 しかし、MLLMの離散トークン出力とIQAタスクが要求する品質スコアの連続的な性質との間には、固有のミスマッチが生じる。 この不一致はMLLMベースのIQA法の性能を著しく損なう。 離散トークン予測を連続的なスコアに変換する以前のアプローチは、しばしば変換エラーに悩まされる。 さらに、レベルトークン(例: ``good'')によって導入されたセマンティックな混乱は、IQAタスク上でのMLLMのパフォーマンスをさらに制限し、関連するタスクに対する元の能力を低下させる。 これらの問題に対処するため、従来の手法に固有の誤りを理論的に解析し、この分析を動機として、単純で効果的なフレームワークであるQ-Scorerを提案する。 このフレームワークは軽量回帰モジュールとIQA固有のスコアトークンをMLLMパイプラインに組み込む。 大規模な実験により、Q-Scorerは複数のIQAベンチマークにまたがって最先端のパフォーマンスを達成し、混合データセットを一般化し、他の手法と組み合わせることでさらに改善されることが示された。

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