워털루 탐사 데이터베이스는 캐나다 워털루 대학에서 만든 대규모 이미지 품질 평가(IQA) 데이터베이스입니다. 이 연구의 목적은 실제 디지털 이미지 콘텐츠의 다양성에 대한 과제를 제공하고 이미지 품질 평가 모델의 일반화 능력을 테스트하는 것입니다. 데이터베이스에는 4,744개의 원본 자연 이미지와 이 원본 이미지에서 생성된 94,880개의 왜곡된 이미지가 포함되어 있습니다. 주관적 테스트를 통해 각 이미지의 평균적인 의견 점수를 수집하는 방법과 달리, Waterloo Exploration Database는 IQA 모델의 성능을 평가하기 위해 원본/왜곡된 이미지 식별력 테스트(D-테스트), 목록 순위 일관성 테스트(L-테스트), 쌍별 선호도 일관성 테스트(P-테스트)의 세 가지 대체 테스트 기준을 제안합니다. 연구진은 이러한 기준을 사용하여 잘 알려진 20개의 IQA 모델을 비교하고, 가장 성능이 좋은 비참조 IQA 모델의 경우에도 10억 개가 넘는 테스트 쌍에서 600만 개가 넘는 모델 실패 사례가 자동으로 발견되었음을 보여주었습니다.