任意风格迁移的质量评价：主观研究与客观指标
计算机视觉与模式识别
2023-01-31 v2 多媒体
图像与视频处理
摘要
任意神经风格迁移是一个具有重要研究价值和广泛工业应用的关键课题，其旨在利用一幅图像的风格来渲染另一幅图像的结构。近期研究在任意风格迁移（AST）任务上投入了大量努力以提升风格化质量。然而，关于 AST 图像质量评价的探索极少，尽管其有可能指导不同算法的设计。本文中，我们首先构建了一个新的 AST 图像质量评估数据库（AST-IQAD），其包含 150 组内容-风格图像对，以及由八种典型 AST 算法生成的相应 1200 幅风格化图像。随后，在我们的 AST-IQAD 数据库上开展了一项主观研究，获得了所有风格化图像在三项主观评价上的主观评分，即内容保持（CP）、风格相似（SR）和整体视觉（OV）。为定量度量 AST 图像的质量，我们提出了一种基于稀疏表示的新方法，其根据稀疏特征相似度计算质量。在我们 AST-IQAD 上的实验结果证明了所提方法的优越性。数据集与源代码将于 https://github.com/Hangwei-Chen/AST-IQAD-SRQE 发布。
引用
@article{arxiv.2208.00623,
title = {Quality Evaluation of Arbitrary Style Transfer: Subjective Study and Objective Metric},
author = {Hangwei Chen and Feng Shao and Xiongli Chai and Yuese Gu and Qiuping Jiang and Xiangchao Meng and Yo-Sung Ho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.00623},
year = {2023}
}
备注
Accepted by IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2022, Code and Dataset: https://github.com/Hangwei-Chen/AST-IQAD-SRQE