Decoupling Perception and Calibration: ラベル効率の高い画像品質評価フレームワーク

要約

マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）を用いた画像品質評価（IQA）において、計算コストと大量のラベル依存を解決する「LEAF」を提案。MLLMの知覚能力を軽量な学生モデルに蒸留し、少量のラベルで評価尺度（MOS）を調整することで、低コストかつ高精度な品質評価を実現しました。

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