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J-GLOBAL ID：202002256091802647   整理番号：20A2694204

PIPAL:知覚画像復元のための大規模画質評価データセット【JST・京大機械翻訳】

PIPAL: A Large-Scale Image Quality Assessment Dataset for Perceptual Image Restoration

著者 (8件)： Jinjin Gu (The School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China) ,  Haoming Cai (The School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China) ,  Haoming Cai (ShenZhen Key Lab of Computer Vision and Pattern Recognition, SIAT-SenseTime Joint Lab, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Haoyu Chen (The School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China) ,  Xiaoxing Ye (The School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China) ,  Ren Jimmy S. (SenseTime Research, Science Park, Hong Kong) ,  Chao Dong (ShenZhen Key Lab of Computer Vision and Pattern Recognition, SIAT-SenseTime Joint Lab, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Chao Dong (SIAT Branch, Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society, Shenzhen, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12356  ページ： 633-651  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像品質評価(IQA)は,画像復元(IR)アルゴリズムの急速な発展のための主要因である。Generative Adversarial Network(GANs)に基づく最新のIR法は,視覚性能の大幅な改善を達成したが,定量的評価のための大きな課題も示した。特に,知覚品質と評価結果の間の不整合の増加を観察した。次に,2つの疑問を提起した。1)既存のIQA法は,最近のIRアルゴリズムを客観的に評価する。(2)ビート電流ベンチマークに焦点を当てるとき,より良いIRアルゴリズムを得る。これらの疑問に答え,IQA手法の開発を促進するために,著者らは,知覚画像処理アルゴリズム(PIPAL)データセットと呼ばれる大規模IQAデータセットに寄与する。特に,このデータセットはGANベース手法の結果を含み,これは以前のデータセットに欠けている。著者らは,より信頼できる「Eloシステム」を用いて,PIPAL画像に対する主観的スコアを割り当てるために,1.13百万以上の人間判断を収集した。PIPALに基づいて,IQAと超解像法の両方のための新しいベンチマークを示した。著者らの結果は,既存のIQA法がGANベースのIRアルゴリズムをかなり評価できないことを示した。適切な評価方法を使用すると,IRアルゴリズムの開発とともにIQA法が更新されるべきである。最後に,アンチエイリアシングプールを導入することによって,GANベース歪みに関するIQAネットワークの性能を改善した。実験は提案方法の有効性を示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  視覚 ,  電流 ,  ネットワーク ,  *画質 ,  超解像 ,  不整合 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  *画像復元
準シソーラス用語： *画質評価 ,  アンチエイリアシング ,  知覚品質 ,  定量的評価 ,  画像処理アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 知覚画像復元 ,  画質評価 ,  生成敵対ネットワーク ,  知覚超解像

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 知覚 ,  画像復元 ,  大規模 ,  画質評価 ,  データセット