【泡泡一分钟】RankIQA: 基于排序的无参考图像质量评价方法（ICCV2017-109)

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标题：RankIQA: Learning from Rankings for No-reference Image Quality Assessment

作者：Xialei Liu, Joost van de Weijer, Andrew D.Bagdanov

来源：ICCV 2017 ( IEEE International Conference on Computer Vision)

编译：杨雨生

审核：陈世浪

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摘要

 作者利用排序好的图片进行训练，提出一种无参考图像质量评价方法——RankIQA。为了解决用于图片质量评价（IQA）的数据集规模不够的问题，作者通过对图像进行不同程度的畸变，得到相对图像质量已知的图片，然后训练了一个Siamese神经网络，对这些图像按照质量进行排序。此举能够自动生成排好序的图像集，从而避免了繁重的人工标注工作。然后作者通过fine-tuning方法，将训练好的Siamese神经网络中的信息迁移到一个传统的CNN网络中，用来从单张图片估计其图像质量。

作者论证了其提出的方法相对于传统的Siamese神经网络更加具有高效性。作者在TID2013数据集上的试验结果显示，其算法相对于当前一些优秀算法提升了5%的性能。在LIVE数据集上，作者的算法不仅优于现有的无参考图像质量评价方法，并且由于不需要高质量的图片对比才能推断出图像质量，其相对于全参考图像质量评价方法也具有优越性。

        传统的训练深度神经网络的方式是根据事先标注好的评分进行训练。上图中红色部分是作者提出的算法，首先对图片进行不同程度的畸变，获得不同质量的图片，并对图片按照质量进行排序，然后根据得到的图片集，训练一个Siamese网络，然后通过fine-tuning方法，将网络的参数迁移到一个传统的CNN网络，用来训练更深更宽的神经网络。

Abstract

  We propose a no-reference image quality assessment (NR-IQA) approach that learns from rankings (RankIQA). To address the problem of limited IQA dataset size, we train a Siamese Network to rank images in terms of image quality by using synthetically generated distortions for which relative image quality is known. These ranked image sets can be automatically generated without laborious human labeling. We then use fine-tuning to transfer the knowledge represented in the trained Siamese Network to a traditional CNN that estimates absolute image quality from single images. We demonstrate how our approach can be made significantly more efficient than traditional Siamese Networks by forward propagating a batch of images through a single network and backpropagating gradients derived from all pairs of images in the batch. Experiments on the TID2013 benchmark show that we improve the state-of-theart by over 5%. Furthermore, on the LIVE benchmark we show that our approach is superior to existing NR-IQA techniques and that we even outperform the state-of-the-art in full-reference IQA (FR-IQA) methods without having to resort to high-quality reference images to infer IQA.

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