본 논문에서는 초해상도 이미지 품질 평가를 위한 첫 번째 심층 학습 기반 전체 참조 방법인 양방향 주의 집중 신경망(BiAtten-Net)을 제안한다.
초해상도 이미지 생성과 품질 평가는 별도의 과정이지만 서로 밀접한 관련이 있다. 이를 고려하여 BiAtten-Net은 두 과정 간의 양방향 정보 상호작용을 통해 왜곡에 대한 시각적 주의를 향상시킨다.
구체적으로, BiAtten-Net은 고해상도 참조 이미지와 초해상도 이미지 각각의 특징을 추출하고, 양방향 주의 집중 블록을 통해 상호작용을 강화한다. 이를 통해 왜곡 수준을 더 효과적으로 평가할 수 있다.
실험 결과, BiAtten-Net은 기존 최신 기법들에 비해 QADS와 CVIU 데이터베이스에서 모두 우수한 성능을 보였다. 또한 시각화 결과와 ablation 연구를 통해 양방향 주의 집중의 효과를 입증하였다.
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