Subjective image quality measures based on deep neural networks are very related to models of visual neuroscience. This connection benefits engineering but, more interestingly, the freedom to optimize deep networks in different ways, make them an excellent tool to explore the principles behind visual perception (both human and artificial). Recently, a myriad of networks have been successfully optimized for many interesting visual tasks. Although these nets were not specifically designed to predict image quality or other psychophysics, they have shown surprising human-like behavior. The reasons for this remain unclear. In this work, we perform a thorough analysis of the perceptual properties of pre-trained nets (particularly their ability to predict image quality) by isolating different factors: the goal (the function), the data (learning environment), the architecture, and the readout: selected layer(s), fine-tuning of channel relevance, and use of statistical descriptors as opposed to plain readout of responses. Several conclusions can be drawn. All the models correlate better with human opinion than SSIM. More importantly, some of the nets are in pair of state-of-the-art with no extra refinement or perceptual information. Nets trained for supervised tasks such as classification correlate substantially better with humans than LPIPS (a net specifically tuned for image quality). Interestingly, self-supervised tasks such as jigsaw also perform better than LPIPS. Simpler architectures are better than very deep nets. In simpler nets, correlation with humans increases with depth as if deeper layers were closer to human judgement. This is not true in very deep nets. Consistently with reports on illusions and contrast sensitivity, small changes in the image environment does not make a big difference. Finally, the explored statistical descriptors and concatenations had no major impact.


翻译:基于深层神经神经网络的直观图像质量测量方法与视觉神经科学模型非常相关。这种连接有利于工程学,但更有趣的是,以不同方式优化深度网络的自由,使其成为探索视觉感知(人文和人工)背后原则的极好工具。最近,许多网络成功地优化了许多有趣的视觉任务。虽然这些网络不是专门设计用来预测图像质量或其他心理物理学的,但它们显示了惊人的人类相似的行为。在这项工作中,原因仍然不清楚。我们通过分离不同因素,对预训练的网络的感知性能(特别是其预测图像质量的能力)进行彻底分析:目标(功能)、数据(学习环境)、架构和读取:选定的层,对频道相关性的微调,以及使用统计描述器,而不是简单的阅读反应。可以做出一些结论。所有模型都与人的观点比SISIM更相近。更重要的是,有些网络的变异是状态,没有过细的更深层次或更深层次的网络质量,而不是更深层次的网络,而更精确的互联网上更精确的互联网上更精确的图像质量也比更精确地用于监督性任务,例如LIS级的互联网的自我调整。最后,网络对大的自我任务进行了更精确的自我调整,比更精确的网络质量的比更精确的比更精确的比更精确的自我调整。</s>

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