Vi föreslår en icke-referens bildkvalitetsbedömning (NR-IQA) metod som lär sig av ranking (RankiQA). För att ta itu med problemet med begränsad IQA dataset storlek, tränar vi ett Siamese Network för att ranka bilder i form av bildkvalitet genom att använda syntetiskt genererade förvrängningar för vilka relativ bildkvalitet är känd. Dessa rangordnade bilduppsättningar kan genereras automatiskt utan mödosam mänsklig märkning. Vi använder sedan finjustering för att överföra den kunskap som finns representerad i det utbildade Siamesenätverket till ett traditionellt CNN som uppskattar absolut bildkvalitet från enstaka bilder. Vi visar hur vårt tillvägagångssätt kan göras betydligt effektivare än traditionella Siamese Networks genom att framåt sprida ett parti bilder genom ett enda nätverk och bakåtpropagating gradienter som härrör från alla par av bilder i batchen. Experiment på TID2013-riktmärket visar att vi förbättrar hjärtats tillstånd med över 5%. Dessutom visar vi på LIVE-riktmärket att vår strategi är överlägsen befintliga NR-IQA-tekniker och att vi till och med överträffar toppmoderna IQA-metoder (FR-IQA) utan att behöva ta till högkvalitativa referensbilder till IQA.
Enligt distorsion typer och nivåer i synnerhet dataset, Liu et al. REF syntetiserar massor av rangordnade bilder för att träna ett Siamese-nätverk för att lära sig rankingen för NR-IQA.
RankIQA: Learning from Rankings for No-Reference Image Quality Assessment
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}