의미가 먼저인 이유
사진 속 대상과 장면은 열화가 어떻게 보이는지 해석할 때 중요한 맥락이 된다. TOPIQ은 높은 수준의 의미 정보에서 낮은 수준의 왜곡 정보로 향하는 접근을 취한다. 단순히 여러 해상도의 특징을 모으는 데서 그치지 않고 그 사이의 관계를 이용한다.
여러 척도의 상호작용
CFANet은 다중 척도 특징을 처리하는 구조다. 교차 척도 주의를 통해 높은 수준의 특징으로 낮은 수준의 특징을 안내한다. 의미 정보가 세부 왜곡 정보를 살피는 데 관여한다는 방향성이 특징이며 원본 이미지의 픽셀 수를 늘리는 초해상도 기법과는 목적이 다르다.
참조 조건의 구분
전참조 평가는 비교할 기준 이미지가 주어지고 무참조 평가는 그렇지 않다. TOPIQ은 두 조건에 적용되는 품질 평가를 다룬다. 동일한 이름의 접근을 사용하더라도 입력 조건이 다르면 결과를 같은 실험처럼 비교해서는 안 된다.
전체 평균만으로 부족한 경우
설명용 사진에서 작은 글자 영역과 넓은 하늘 영역이 똑같이 흐려졌다고 하자. 면적만으로 평균을 내면 작은 글자가 차지하는 비중은 작아진다. 그러나 읽기라는 목적에서는 그 영역이 중요할 수 있다. 이는 맥락과 세부 특징을 함께 보는 필요성을 설명하는 예이며 모델이 반드시 글자를 우선한다는 보장은 아니다.