Waterloo Exploration Database は、現実世界のデジタル画像コンテンツの多様性に挑戦し、画質評価モデルの一般化能力をテストするために、カナダのウォータールー大学によって作成された大規模な画質評価 (IQA) データベースです。データベースには、4,744 枚のオリジナルの自然画像と、これらのオリジナル画像から作成された 94,880 枚の歪んだ画像が含まれています。

主観テストを通じて各画像の平均意見スコアを収集する方法とは異なり、ウォータールー探査データベースは、IQA モデルのパフォーマンスを評価するための 3 つの代替テスト基準、すなわち、元の画像と歪んだ画像の識別性テスト (D テスト)、リストを提案しています。ランキング一貫性テスト (L テスト) とペアワイズ嗜好一貫性テスト (P テスト)。これらの基準を使用して、研究者らは 20 のよく知られた IQA モデルを比較し、最もパフォーマンスの高いリファレンスフリー IQA モデルであっても、10 億を超えるテスト ペアで 600 万を超えるモデルの故障ケースを自動的に検出できることを示しました。