연구진이 이미지의 심층 특징 맵 채널 공분산의 효과적인 순위(ERank)를 시각적 풍부성을 나타내는 지표로 제안했어요. ERank는 이미지가 활성화하는 데코렐레이션된 채널 방향의 수를 세며, 이미지의 복잡성을 평가하는 데 활용돼요. 실험 결과, ERank는 단순한 이미지부터 풍부한 이미지를 순서대로 나열하고, 코덱 비트레이트, 선명도, 모서리 밀도와 상관관계를 보여요.
ERank는 데이터 선택 기준으로 활용될 때, 저-ERank 샘플 제거는 초해상도 성능을 향상시키고, 고-ERank 샘플 제거는 OCR 성능을 향상시켜요. 이는 사전 훈련과 미세 조정 모두에서 효과적이에요.
ERank는 입력 데이터의 풍부도가 작업 난이도를 결정할 때 유용한 저렴한 풍부도 신호로 활용될 수 있어요.