PIPAL, dessen vollständiger Name „Perceptual Image Processing ALgorithms“ lautet, ist ein IQA-Datensatz von Algorithmen zur perzeptuellen Bildverarbeitung. Aufgrund der rasanten Entwicklung von Algorithmen zur Bildrekonstruktion (IR), insbesondere der Entstehung einiger GAN-basierter Modelle, können vorhandene Methoden zur Bildqualitätsbewertung (IQA) diese Bildrekonstruktionsmethoden nicht mehr gut bewerten. Daher schlug das Team vom Shenzhen-Campus der Chinesischen Universität Hongkong diesen Datensatz vor, in dem die IQA-Methode zusammen mit dem IR-Algorithmus weiterentwickelt und aktualisiert werden sollte, und verwendete das Elo-Bewertungssystem, um zwei Bilder zu vergleichen und die Bewertungen zu aktualisieren.

Der Trainingssatz dieses Datensatzes umfasst 200 Referenzbilder, 40 Verzerrungstypen, 23.000 Verzerrungsbilder und mehr als 1 Million menschliche Bewertungen.