TOPIQ: A Top-Down Approach From Semantics to Distortions for Image Quality Assessment

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作者
Chaofeng Chen,Jiadi Mo,Jingwen Hou,Haoning Wu,Liang Liao,Wenxiu Sun,Qiong Yan,Weisi Lin
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:33: 2404-2418 被引量:26
标识
DOI:10.1109/tip.2024.3378466
摘要

Image Quality Assessment (IQA) is a fundamental task in computer vision that has witnessed remarkable progress with deep neural networks. Inspired by the characteristics of the human visual system, existing methods typically use a combination of global and local representations (i.e., multi-scale features) to achieve superior performance. However, most of them adopt simple linear fusion of multi-scale features, and neglect their possibly complex relationship and interaction. In contrast, humans typically first form a global impression to locate important regions and then focus on local details in those regions. We therefore propose a top-down approach that uses high-level semantics to guide the IQA network to focus on semantically important local distortion regions, named as TOPIQ. Our approach to IQA involves the design of a heuristic coarse-to-fine network (CFANet) that leverages multi-scale features and progressively propagates multi-level semantic information to low-level representations in a top-down manner. A key component of our approach is the proposed cross-scale attention mechanism, which calculates attention maps for lower level features guided by higher level features. This mechanism emphasizes active semantic regions for low-level distortions, thereby improving performance. TOPIQ can be used for both Full-Reference (FR) and No-Reference (NR) IQA. We use ResNet50 as its backbone and demonstrate that TOPIQ achieves better or competitive performance on most public FR and NR benchmarks compared with state-of-the-art methods based on vision transformers, while being much more efficient (with only ~13% FLOPS of the current best FR method). Codes are released at https://github.com/chaofengc/IQA-PyTorch.
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