QUASAR：基于高级表示的图像质量与美学评分
计算机视觉与模式识别
2024-03-21 v3
摘要
本文介绍了一种新的数据驱动、非参数方法，用于图像质量和美学评估，该方法超越了现有方法，且无需提示工程或微调。我们通过在数据中提出高效的图像锚点，消除了对表达性文本嵌入的需求。通过对 7 种最先进的自监督模型进行广泛评估，我们的方法在各种数据集和基准测试中展示了卓越的性能和鲁棒性。值得注意的是，即使在数据有限的情况下，它也能与人类评估达成高度一致，并显示出对数据性质及其预处理流程的高度鲁棒性。我们的贡献为图像评估提供了一种简化的解决方案，同时提供了对视觉信息感知的见解。
引用
@article{arxiv.2403.06866,
title = {QUASAR: QUality and Aesthetics Scoring with Advanced Representations},
author = {Sergey Kastryulin and Denis Prokopenko and Artem Babenko and Dmitry V. Dylov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.06866},
year = {2024}
}