MSDS：マルチスケール表現による深層構造類似性
arXiv cs.CV / 2026/4/22
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要点
- この論文は、画像品質評価（IQA）で用いられる深層特徴ベースの知覚的類似度モデルにおいて、空間スケールが与える影響を調べます。従来手法は多くの場合、単一解像度で十分だと暗黙に仮定していました。
- DeepSSIMの最小限のマルチスケール拡張として、MSDS（MSDS：Deep Structural Similarity with Multiscale Representation）を提案します。特徴ピラミッド各レベルでDeepSSIMを個別に計算し、軽量な学習可能なグローバル重みでスコアを統合します。
- 複数のベンチマークデータセットで、単一スケール基準に対して統計的に有意な一貫した改善が示されます。
- 著者らは、マルチスケール手法が追加の複雑さをほとんど増やさないことを報告し、深層知覚類似性モデルにおいて空間スケールが無視できない要因であることを実験的に確認しています。
