論文の概要: Zoom-IQA: Image Quality Assessment with Reliable Region-Aware Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02918v2
• Date: Thu, 15 Jan 2026 14:19:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 13:33:41.213919
• Title: Zoom-IQA: Image Quality Assessment with Reliable Region-Aware Reasoning
• Title（参考訳）: Zoom-IQA:Reliable Region-Aware Reasoningによる画像品質評価
• Authors: Guoqiang Liang, Jianyi Wang, Zhonghua Wu, Shangchen Zhou,
• Abstract要約: VLMに基づくIQAモデルであるZoom-IQAを導入し、重要な認知行動を明確にエミュレートする。 Zoom-IQAは、堅牢性、説明可能性、一般化の向上を実現する。 画像復元などの下流タスクへの応用は、Zoom-IQAの有効性をさらに示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.30800226412995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image Quality Assessment (IQA) is a long-standing problem in computer vision. Previous methods typically focus on predicting numerical scores without explanation or providing low-level descriptions lacking precise scores. Recent reasoning-based vision language models (VLMs) have shown strong potential for IQA by jointly generating quality descriptions and scores. However, existing VLM-based IQA methods often suffer from unreliable reasoning due to their limited capability of integrating visual and textual cues. In this work, we introduce Zoom-IQA, a VLM-based IQA model to explicitly emulate key cognitive behaviors: uncertainty awareness, region reasoning, and iterative refinement. Specifically, we present a two-stage training pipeline: 1) supervised fine-tuning (SFT) on our Grounded-Rationale-IQA (GR-IQA) dataset to teach the model to ground its assessments in key regions, and 2) reinforcement learning (RL) for dynamic policy exploration, stabilized by our KL-Coverage regularizer to prevent reasoning and scoring diversity collapse, with a Progressive Re-sampling Strategy for mitigating annotation bias. Extensive experiments show that Zoom-IQA achieves improved robustness, explainability, and generalization. The application to downstream tasks, such as image restoration, further demonstrates the effectiveness of Zoom-IQA.
• 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長年の問題である。 従来の手法では、説明なしに数値的なスコアを予測することや、正確なスコアを欠いた低レベルの説明を提供することに重点を置いていた。 最近の推論に基づく視覚言語モデル(VLM)は、品質記述とスコアを共同で生成することで、IQAの強力な可能性を示している。 しかしながら、既存のVLMベースのIQA法は、視覚的およびテキスト的手がかりの統合能力に制限があるため、しばしば信頼性の低い推論に悩まされる。 本研究では,VLMに基づくIQAモデルであるZoom-IQAを紹介する。 具体的には、2段階のトレーニングパイプラインを紹介します。 1)GR-IQA(GR-IQA)データセットの教師付き微調整(SFT)により、重要領域における評価の基盤となるモデルを教える。 2) 動的政策探索のための強化学習(RL) をKL-Coverage正則化器で安定化し, 回帰バイアスを緩和するプログレッシブ・リサンプリング・ストラテジーを取り入れた。 実験により、Zoom-IQAはロバスト性、説明可能性、一般化の向上を実現することが示された。 画像復元などの下流タスクへの応用は、Zoom-IQAの有効性をさらに示している。

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