tid2013_by_distortion — IMGMETRICS iqa op

• 데이터 종류: any × table → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.tid2013_by_distortion(values, index: 'dict', idx=None) -> 'List[dict]'(구현을 직접 호출하려면 import iqatid; iqatid.tid2013_by_distortion(values, index: 'dict', idx=None) -> 'List[dict]', 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("tid2013_by_distortion"))

사용법

왜곡 종류(24)별 지표와 MOS의 순위 상관.

values는 idx(대장의 행 번호, 생략 = 3000행 전부)에 대응하는 값. 각 행: type(1부터 시작), name(readme TABLE I), n, n_inf, srocc, krocc(τ_b). 1종 = 25 참조 × 5단 = 125쌍. 쌍이 2 미만인 종은 nan. 왜곡 18(채도 변화)은 Y′의 PSNR이 106 / 125쌍에서 inf(동순위)이므로, 그 종의 순위 상관은 낮게 나온다 -- 지표의 결함이 아니라 휘도만 보는 지표의 한계. Raises ValueError: 길이 불일치, nan.

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

같은 카테고리(iqa)

luma_limited_u8 · rank_data · rank_spearman · rank_kendall_b · tid2013_published · tid2013_root · tid2013_index · tid2013_metric_values

*Provenance: iqatid.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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