전체 점수와 부분 품질
한 사진의 일부만 흐리거나 잡음이 강할 수 있다. 전체 점수 하나는 어디에서 문제가 생겼는지 보여주기 어렵다. PaQ-2-PiQ는 사진 전체와 패치의 품질 레이블을 함께 모아 전역 및 국소 품질을 학습한다.
지역 기반 표현
깊은 지역 기반 구조로 전체 사진의 품질과 부분 품질 지도를 예측한다. 전역에서 국소로 추론하는 구성과 국소 피드백에서 전역을 추론하는 구성도 연구한다. 국소 점수를 단순히 평균한 값만이 가능한 전체 평가 방식은 아니다.
부분 점수의 예
설명용으로 네 영역의 점수가 (2, 8, 8, 8)이면 평균은 6.5다. 하지만 중요한 작은 영역이 첫 번째에 있다면 평균만으로 문제를 설명하기 부족할 수 있다. 국소 정보의 의미를 보여주는 예이며 실제 점수 범위나 집계식은 아니다.
지각 품질과 다른 기준
실제 왜곡 사진과 패치에 대한 많은 사람 판단을 바탕으로 평가한다. 선명도와 자연스러움, 미적 선호 및 내용 정확성은 서로 같은 기준이 아니다. 평가하려는 목적을 구분하고 자료 및 전처리를 맞춰 전체 점수와 국소 지도를 함께 확인한다.