本論文は、完全参照型(FR)と非参照型(NR)の画像品質評価(IQA)を統一的に扱うフレームワークを提案している。
まず、エンコーダを用いて入力画像から多階層の特徴を抽出する。次に、階層的注意(HA)モジュールを提案し、FR/NR入力に応じて自己注意とクロス注意を動的に切り替えることで、両タスクを統一的に扱う。さらに、セマンティック歪み認知(SDA)モジュールを提案し、浅層と深層の特徴相関を計算することで、歪みがセマンティックに与える影響を推定する。
HA及びSDAモジュールを組み合わせることで、提案手法は単一のネットワーク構造で両IQAタスクを効果的に実現できる。実験では、4つのFR-IQAベンチマークと7つのNR-IQAベンチマークで最先端の性能を達成した。さらに、FR/NRタスクを同時に学習することで、NR-IQAの性能がさらに向上した。
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by Yi Ke Yun,We... klokken arxiv.org 04-09-2024
https://arxiv.org/pdf/2310.09560.pdfDypere Spørsmål