PIPAL (Perceptual Image Processing ALgorithms の正式名) は、知覚画像処理アルゴリズムの IQA データ セットです。画像再構成 (IR) アルゴリズムの急速な発展、特に一部の GAN ベースのモデルの出現により、既存の画質評価 (IQA) 手法ではこれらの画像再構成手法を適切に評価できなくなりました。したがって、香港中文大学深センキャンパスのチームは、IR アルゴリズムの進化に合わせて IQA 手法を更新する必要があるこのデータセットを提案し、画像のペアを比較して更新するために Elo スコアリング システムを使用しました。スコア。

このデータセットのトレーニング セットには、200 個の参照画像、40 種類の歪み、23,000 個の歪み画像、および 100 万人を超える人間による評価が含まれています。