Revisiting Deep Learning Model for Image Quality Assessment: Is Strided Convolution Better than Pooling?

Uddin A F M Shahab; TaeChoong Chung; Sung-Ho Bae

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저자정보: Uddin A F M Shahab (Kyung Hee University) TaeChoong Chung (Kyung Hee University) Sung-Ho Bae (Kyung Hee University)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2020 추계학술대회

발행연도: 2020.11

수록면: 29 - 32 (4page)

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Due to the lack of improper image acquisition process, noise induction is an inevitable step. As a result, objective image quality assessment (IQA) plays an important role in estimating the visual quality of noisy image. Plenty of IQA methods have been proposed including traditional signal processing based methods as well as current deep learning based methods where the later one shows promising performance due to their complex representation ability. The deep learning based methods consists of several convolution layers and down sampling layers for feature extraction and fully connected layers for regression. Usually, the down sampling is performed by using max-pooling layer after each convolutional block. We reveal that this max-pooling causes information loss despite of knowing their importance. Consequently, we propose a better IQA method that replaces the max-pooling layers with strided convolutions to down sample the feature space and since the strided convolution layers have learnable parameters, they preserve optimal features and discard redundant information, thereby improve the prediction accuracy. The experimental results verify the effectiveness of the proposed method.

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