Краткое содержание

arXiv:2508.14475v3 Тип анонса: замена-перекрёстная публикация Аннотация: В последние годы были достигнуты значительные успехи в области восстановления перцептивных изображений (IR), что создало острую потребность в точной оценке качества изображений (IQA), необходимой как для сравнения производительности, так и оптимизации алгоритмов. К сожалению, существующие метрики оценки качества изображений демонстрируют присущую слабость применительно к задаче IR, особенно когда речь идет о различении тонких градаций качества среди восстановленных изображений. Для решения этой проблемы мы представляем первый в своем роде набор данных для тонкой оценки качества восстановленных изображений, названный FGRestore, который включает 18 408 восстановленных изображений по шести типичным задачам IR. Помимо традиционных скалярных оценок качества, FGRestore также содержит 30 886 парных предпочтений высокого разрешения. Основываясь на FGRestore, был проведен всесторонний бенчмарк существующих метрик IQA, выявивший существенные расхождения между оценками качества изображений, основанными на показателях, и тонкими предпочтениями качества восстановления.