要約
最新の高解像度写真の非参照画質評価 (NR-IQA) タスクを推進するコンテストである AIM 2024 UHD-IQA チャレンジを紹介します。
このチャレンジは、最近リリースされた UHD-IQA ベンチマーク データベースに基づいています。このデータベースは、専門評価者による知覚品質評価の注釈が付けられた 6,073 枚の UHD-1 (4K) 画像で構成されています。
以前の NR-IQA データセットとは異なり、UHD-IQA は、デジタル写真のますます向上する基準を反映し、優れた技術品質を備えた非常に美しい写真に焦点を当てています。
この課題は、効率的かつ効果的な NR-IQA モデルを開発することを目的としています。
参加者は、50G MAC の計算量内で UHD-1 画像で高い予測パフォーマンスを達成するための新しいアーキテクチャとトレーニング戦略を作成するという任務を負っています。
これにより、エッジ デバイス上でのモデルの展開と、広範な画像コレクションのスケーラブルな処理が可能になります。
勝者は、相関測定 (SRCC、PLCC、KRCC)、絶対誤差測定基準 (MAE、RMSE)、および計算効率 (G MAC) を含むパフォーマンス測定基準の組み合わせに基づいて決定されます。
この課題を克服するために、参加者は知識の蒸留、低精度の推論、マルチスケール トレーニングなどのテクニックを活用します。
UHD-IQA チャレンジは、高解像度写真の NR-IQA の限界を押し上げることで、急速に進化するデジタル写真の状況に対応できる実用的なモデルの開発を促進することを目的としています。
この競争から生まれる革新的なソリューションは、写真のキュレーションや強化から画像圧縮に至るまで、さまざまなアプリケーションに影響を与えるでしょう。
要約(オリジナル)
We introduce the AIM 2024 UHD-IQA Challenge, a competition to advance the No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) task for modern, high-resolution photos. The challenge is based on the recently released UHD-IQA Benchmark Database, which comprises 6,073 UHD-1 (4K) images annotated with perceptual quality ratings from expert raters. Unlike previous NR-IQA datasets, UHD-IQA focuses on highly aesthetic photos of superior technical quality, reflecting the ever-increasing standards of digital photography. This challenge aims to develop efficient and effective NR-IQA models. Participants are tasked with creating novel architectures and training strategies to achieve high predictive performance on UHD-1 images within a computational budget of 50G MACs. This enables model deployment on edge devices and scalable processing of extensive image collections. Winners are determined based on a combination of performance metrics, including correlation measures (SRCC, PLCC, KRCC), absolute error metrics (MAE, RMSE), and computational efficiency (G MACs). To excel in this challenge, participants leverage techniques like knowledge distillation, low-precision inference, and multi-scale training. By pushing the boundaries of NR-IQA for high-resolution photos, the UHD-IQA Challenge aims to stimulate the development of practical models that can keep pace with the rapidly evolving landscape of digital photography. The innovative solutions emerging from this competition will have implications for various applications, from photo curation and enhancement to image compression.
arxiv情報
著者 | Vlad Hosu,Marcos V. Conde,Lorenzo Agnolucci,Nabajeet Barman,Saman Zadtootaghaj,Radu Timofte |
発行日 | 2024-09-24 17:44:24+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google