論文の概要: LoViF 2026 Challenge on Human-oriented Semantic Image Quality Assessment: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11207v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 09:03:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.447066
• Title: LoViF 2026 Challenge on Human-oriented Semantic Image Quality Assessment: Methods and Results
• Title（参考訳）: LoViF 2026 ヒューマン指向のセマンティック画像品質評価への挑戦:方法と結果
• Abstract要約: 本稿では,LoViF 2026 Challenge on Human-oriented Semantic Image Quality Assessmentについて概説する。 この課題の主な目的は、人間指向のセマンティック画像品質評価のための新しい強力なベンチマークを確立することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.42300451768192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper reviews the LoViF 2026 Challenge on Human-oriented Semantic Image Quality Assessment. This challenge aims to raise a new direction, i.e., how to evaluate the loss of semantic information from the human perspective, intending to promote the development of some new directions, like semantic coding, processing, and semantic-oriented optimization, etc. Unlike existing datasets of quality assessment, we form a dataset of human-oriented semantic quality assessment, termed the SeIQA dataset. This dataset is divided into three parts for this competition: (i) training data: 510 pairs of degraded images and their corresponding ground truth references; (ii) validation data: 80 pairs of degraded images and their corresponding ground-truth references; (iii) testing data: 160 pairs of degraded images and their corresponding ground-truth references. The primary objective of this challenge is to establish a new and powerful benchmark for human-oriented semantic image quality assessment. There are a total of 58 teams registered in this competition, and 6 teams submitted valid solutions and fact sheets for the final testing phase. These submissions achieved state-of-the-art (SOTA) performance on the SeIQA dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LoViF 2026 Challenge on Human-oriented Semantic Image Quality Assessmentについて概説する。 この課題は、人間の視点から意味情報の喪失を評価すること、セマンティックコーディング、処理、セマンティック指向の最適化など、新しい方向性の開発を促進することを目的としている。 既存の品質評価データセットとは異なり、SeIQAデータセットと呼ばれる人間指向のセマンティック品質評価データセットを形成する。 このデータセットは、この競争のために3つの部分に分けられます。 (i)訓練データ:510対の劣化画像とその対応する地底真理参照 (ii)検証データ:80対の劣化画像とその対応する地真実参照 (iii)試験データ:160対の劣化画像とそれに対応する地真実参照。 この課題の主な目的は、人間指向のセマンティック画像品質評価のための新しい強力なベンチマークを確立することである。 この大会には合計58チームが参加し、6チームが最終テストフェーズに有効なソリューションとファクトシートを提出した。 これらの提案は、SeIQAデータセット上での最先端(SOTA)パフォーマンスを達成した。

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