論文の概要: APEX: Assumption-free Projection-based Embedding eXamination Metric for Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07786v1
• Date: Fri, 08 May 2026 14:21:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:39.110373
• Title: APEX: Assumption-free Projection-based Embedding eXamination Metric for Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: APEX:画像品質評価のための推定自由射影型埋め込みeXaminationメトリック
• Authors: Caterina Gallegati, Monica Bianchini, Franco Scarselli, Vittorio Murino, Barbara Toniella Corradini,
• Abstract要約: 本稿では,新しい評価フレームワークであるAPEX (Assumption-free Projection-based Embedding eXamination)を紹介する。 Sliced Wasserstein Distanceを数学的基盤とした仮定自由類似度尺度として活用する新しい評価フレームワーク。 我々は,APEX測定値が内部およびクロスデータセットの安定性を示し,ドメイン外のデータセットに対する高い安定した評価を確実にすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.553829288479028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As generative models achieve unprecedented visual quality, the gold standard for image evaluation remains traditional feature-distribution metrics (e.g., FID). However, these metrics are provably hindered by the closed-vocabulary bottleneck of outdated features and the assumptive bias of rigid parametric formulations. Recent alternatives exploit modern backbones to solve the feature bottleneck, yet continue to suffer from parametric limitations. To close this gap, we introduce APEX (Assumption-free Projection-based Embedding eXamination), a novel evaluation framework leveraging the Sliced Wasserstein Distance as a mathematically grounded, assumption-free similarity measure. APEX inherits effective scalability to high-dimensional spaces, as we prove with theoretical and empirical evidences. Moreover, APEX is embedding-agnostic and uses two open-vocabulary foundation models, CLIP and DINOv2, as feature extractors. Benchmarking APEX against established baselines reveals superior robustness to visual degradations. Additionally, we show that APEX metrics exhibit intra- and cross-dataset stability, ensuring highly stable evaluations on out-of-domain datasets.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは前例のない視覚的品質を達成するため、画像評価のゴールドスタンダードは、伝統的な特徴分布指標(例えば、FID)のままである。 しかし、これらの指標は時代遅れの特徴の閉語彙的ボトルネックと厳密なパラメトリックな定式化の集合バイアスによって確実に妨げられる。 最近の代替手段は、機能ボトルネックを解決するためにモダンなバックボーンを利用するが、パラメトリックな制限に悩まされ続けている。 このギャップを埋めるために,Sliced Wasserstein Distance を利用した新しい評価フレームワークであるAPEX (Assumption-free Projection-based Embedding eXamination) を導入する。 APEXは、理論的および経験的証拠によって証明されるように、高次元空間への効果的なスケーラビリティを継承する。 さらに、APEXは埋め込み非依存であり、2つのオープン語彙基盤モデルであるCLIPとDINOv2を特徴抽出器として使用している。 確立されたベースラインに対するAPEXのベンチマークは、視覚的劣化に対して優れた堅牢性を示す。 さらに、APEXメトリクスは、内部およびクロスデータセットの安定性を示し、ドメイン外のデータセットの高度に安定した評価を保証する。

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