JP6866495B2 - 画像品質の評価方法及び画像品質の評価システム - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理の技術分野に関し、特に画像品質の評価方法及び画像品質の評価システムに関する。
本発明の一実施例において、ドロップアウト層の階層パラメータは、ドロップアウト率を含む。
本発明の一実施例において、SPP層の階層パラメータは、サンプリング規則と、ピラミッドの層数と、を含む。
なお、画像サンプルの基準品質指標値のラベリングは、コンピュータプログラムなどによって実現される自動ラベリングであってもよく、人工による手動ラベリングであってもよく、さらに他のラベリング方式であってもよく、本発明の実施例ではそれについて統一した限定をしない。
なお、ニューラルネットワークアーキテクチャは、後続の機械学習をサポートするネットワークアーキテクチャであり、入力層、出力層及び中間層を含む。
好ましく、ニューラルネットワークアーキテクチャは、畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャである。
b、トレーニングパラメータによって、テキスト画像サンプルを最初のテキスト画像品質評価モデルに入力する。
なお、ニューラルネットワークアーキテクチャは、後続の機械学習をサポートするネットワークアーキテクチャであり、入力層、出力層及び中間層を含む。
テキスト品質ネットワーク設置モジュール85:テキスト画像品質評価モデルのテキスト品質ネットワークを設置する。
テキスト画像品質評価モデル生成サブモジュール866:最終的に生成されるテキスト画像品質評価モデルを取得する。
Claims (15)
- 画像品質の評価方法であって、
基準品質指標値がラベリングされた画像サンプルを、トレーニングパラメータによってニューラルネットワークアーキテクチャに入力するステップと、
前記ニューラルネットワークアーキテクチャにおける損失層の出力結果と、前記基準品質指標値との間の誤差データを算出するステップと、
前記誤差データに基づいて、前記ニューラルネットワークアーキテクチャにおける階層パラメータを更新し、さらに更新後の前記ニューラルネットワークアーキテクチャに基づいて新たに前記誤差データを反復計算するステップと、
反復計算により算出される前記誤差データが予め設定された誤差範囲に入ると、前記ニューラルネットワークアーキテクチャに基づいて画像品質評価モデルを生成するステップと、
前記画像品質評価モデルによって、評価対象となる画像に対して評価作業を行うステップと、を含む
ことを特徴とする画像品質の評価方法。 - 前記トレーニングパラメータは、反復の総回数と、毎回の反復するサンプル数と、テスト間隔と、学習率と、初期のニューラルネットワークアーキテクチャにおける各階層の重みと、バイアスと、バイアス及び初期のニューラルネットワークアーキテクチャにおける各階層の重みの学習率とのうちの少なくとも1つを含む
ことを特徴とする請求項1に記載の画像品質の評価方法。 - 前記ニューラルネットワークアーキテクチャは、畳み込み層と、活性化関数層と、損失層と、を含む
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の画像品質の評価方法。 - 前記活性化関数層は、正規化線形ユニット層と、シグモイド曲線層と、を含む
ことを特徴とする請求項3に記載の画像品質の評価方法。 - 前記ニューラルネットワークアーキテクチャにおける階層順序は、順に畳み込み層、正規化線形ユニット層、畳み込み層、正規化線形ユニット層、畳み込み層、正規化線形ユニット層、シグモイド曲線層、損失層となる
ことを特徴とする請求項4に記載の画像品質の評価方法。 - 前記ニューラルネットワークアーキテクチャは、プーリング層と、ドロップアウト層と、SPP層と、を更に含む
ことを特徴とする請求項4に記載の画像品質の評価方法。 - 前記ニューラルネットワークアーキテクチャにおける階層順序は、順に畳み込み層、正規化線形ユニット層、プーリング層、畳み込み層、正規化線形ユニット層、プーリング層、畳み込み層、正規化線形ユニット層、プーリング層、畳み込み層、正規化線形ユニット層、ドロップアウト層、畳み込み層、SPP層、シグモイド曲線層、損失層となる
ことを特徴とする請求項6に記載の画像品質の評価方法。 - 画像品質の評価システムであって、
画像品質評価モデル生成モジュールと、評価モジュールと、を備え、
前記画像品質評価モデル生成モジュールは、
基準品質指標値がラベリングされた画像サンプルを、トレーニングパラメータによってニューラルネットワークアーキテクチャに入力し、
前記ニューラルネットワークアーキテクチャにおける損失層の出力結果と、前記基準品質指標値との間の誤差データを算出し、
前記誤差データに基づいて、前記ニューラルネットワークアーキテクチャにおける階層パラメータを更新し、さらに更新後の前記ニューラルネットワークアーキテクチャに基づいて新たに前記誤差データを反復計算し、
反復計算により算出される前記誤差データが予め設定された誤差範囲に入ると、前記ニューラルネットワークアーキテクチャに基づいて前記画像品質評価モデルを生成し、
前記評価モジュールは、
前記画像品質評価モデルによって評価対象となる画像に対して評価作業を行う
ことを特徴とする画像品質の評価システム。 - 前記トレーニングパラメータは、反復の総回数と、毎回の反復するサンプル数と、テスト間隔と、学習率と、初期のニューラルネットワークアーキテクチャにおける各階層の重みと、バイアスと、バイアス及び初期のニューラルネットワークアーキテクチャにおける各階層の重みの学習率とのうちの少なくとも1つを含む
ことを特徴とする請求項8に記載の画像品質の評価システム。 - 前記ニューラルネットワークアーキテクチャは、畳み込み層と、活性化関数層と、損失層と、を含む
ことを特徴とする請求項8又は9に記載の画像品質の評価システム。 - 前記活性化関数層は、正規化線形ユニット層と、シグモイド曲線層と、を含む
ことを特徴とする請求項10に記載の画像品質の評価システム。 - 前記ニューラルネットワークアーキテクチャにおける階層順序は、順に畳み込み層、正規化線形ユニット層、畳み込み層、正規化線形ユニット層、畳み込み層、正規化線形ユニット層、シグモイド曲線層、損失層となる
ことを特徴とする請求項11に記載の画像品質の評価システム。 - 前記ニューラルネットワークアーキテクチャは、プーリング層と、ドロップアウト層と、SPP層と、を更に含む
ことを特徴とする請求項11に記載の画像品質の評価システム。 - 前記ニューラルネットワークアーキテクチャにおける階層順序は、順に畳み込み層、正規化線形ユニット層、プーリング層、畳み込み層、正規化線形ユニット層、プーリング層、畳み込み層、正規化線形ユニット層、プーリング層、畳み込み層、正規化線形ユニット層、ドロップアウト層、畳み込み層、SPP層、シグモイド曲線層、損失層となる
ことを特徴とする請求項13に記載の画像品質の評価システム。 - コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ読取可能な記憶媒体には、画像品質の評価プログラムが記憶されており、
前記画像品質の評価プログラムがプロセッサにより実行されると、請求項1乃至7のいずれか一項に記載の画像品質の評価方法の作業を実現する
ことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
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