Abstract-Image kvalitet är en viktig praktisk utmaning som ofta förbises i utformningen av maskinseende system. Vanligtvis är maskinseende system utbildade och testade på högkvalitativa bilddataset, men i praktiska tillämpningar kan indatabilder inte antas vara av hög kvalitet. Nyligen har djupa neurala nätverk fått toppmoderna prestanda på många maskinseende uppgifter. I detta dokument ger vi en utvärdering av 4 toppmoderna djupa neurala nätverk modeller för bildklassificering under kvalitetsförvrängningar. Vi anser att fem typer av kvalitetsförvrängningar: oskärpa, buller, kontrast, JPEG, och JPEG2000 kompression. Vi visar att de befintliga näten är känsliga för dessa kvalitetssnedvridningar, särskilt för oskärpa och buller. Dessa resultat möjliggör framtida arbete med att utveckla djupa neurala nätverk som är mer invarianta till kvalitetsförvrängningar.
Dessutom, effekterna av oskärpa, buller, kontrast, JPEG och JPEG2000 relaterade komprimering artefakter utvärderas för bildklassificering uppgifter för djupa neurala nätverk i REF.
Understanding how image quality affects deep neural networks
{'venue': '2016 Eighth International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX)', 'journal': '2016 Eighth International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}