研究人员推出了 SR-Prominence,这是一个新的众包协议和数据集,旨在根据感知影响评估图像超分辨率 (SR) 方法中的伪影。该协议将伪影突出度定义为在突出区域中注意到伪影的观看者的比例。随附的数据集包含来自各种来源的 3,935 个伪影掩码,并带有突出度分数注释。初步研究表明,SSIM 和 DISTS 等传统指标与感知的伪影突出度高度相关,而专门的伪影检测器和无参考指标则难以泛化。 AI
影响 通过关注感知伪影影响而非仅仅是存在,从而能够更准确地评估超分辨率模型。
排序理由 这是一篇介绍用于评估图像超分辨率伪影的新协议和数据集的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Desra
- Ivan Molodetskikh
- Open Images
- SR-Prominence
- Structural Similarity Index Measure
- Urban100
- Urban100-HR
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