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J-GLOBAL ID：202202236269190098   整理番号：22A1037917

高効率完全畳込みニューラルネットワークによる画質予測器【JST・京大機械翻訳】

Image Quality Predictor with Highly Efficient Fully Convolutional Neural Network

著者 (3件)： Yu-Dong Cao (School of Electronics and Information Engineering, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001, China) ,  Xin-Lin Liao (School of Electronics and Information Engineering, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001, China) ,  Hai-Yan Liu (School of Electronics and Information Engineering, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001, China)
資料名： Advances in Multimedia (Web)  (Advances in Multimedia (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7662A  ISSN： 1687-5680  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,画像品質評価(IQA)のための非常に効率的な深層完全畳込みニューラルネットワーク(DFCN)を設計した。DFCNは,2つの分岐,1つのスコアリング局所パッチ,および他の推定が,品質予測を強化するための局所パッチの重みを推定する。次に,全画像のDFCN出力品質スコアを,総加重平均プール化によって,得た。DFCNには完全接続層はなく,はるかに少ないパラメータをもたらした。さらに,ネットワークモデルは,抽出した歪み情報を強化するために入力としてマルチスケール画像を利用する。さらに,モデルのパラメータを2段階で最適化し,計算電力と過剰適合のリスクに対する要求を低減した。共有層のパラメータと品質モジュールを最初に最適化して,次に,重量モジュールのパラメータを設計損失関数で最適化した。広範な実験結果は,提案したDFCNが他の競合するIQA法よりも優れ,強い一般化能力を有することを示した。Copyright 2022 Cao Yu-Dong et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  損失関数 ,  電力 ,  評価 ,  品質 ,  予測 ,  *ニューラルネットワーク ,  *画質 ,  深層
準シソーラス用語： *高効率 ,  加重平均 ,  ネットワークモデル ,  マルチスケール ,  スコア化 ,  *予測器 ,  品質予測 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (48件)：

• S. Athar, Z. Wang, "A comprehensive performance evaluation of image quality assessment algorithms," IEEE Access, vol. 7, 2019.
• K. Kang, X. Wang, "Fully convolutional neural networks for crowd segmentation," Computer Science, vol. 49, no. 1, pp. 25-30, 2014.
• K. Ma, W. Liu, K. Zhang, Z. Duanmu, Z. Wang, W. Zuo, "End-to-end blind image quality assessment using deep neural networks," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 27, no. 3, pp. 1202-1213, 2018.
• J. Wu, J. Ma, F. Liang, W. Dong, G. Shi, W. Lin, "End-to-end blind image quality prediction with cascaded deep neural network," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 29, pp. 7414-7426, 2020.
• Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, E. P. Simoncelli, "Image quality assessment: from error visibility to structural similarity," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600-612, 2004.

タイトルに関連する用語 (4件)： 高効率 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  画質 ,  予測器