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医学图像常用图像质量评估指标的充分性研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一个名为PIPAL的大规模图像质量评估数据集，用于评估最近的图像修复算法。实验结果表明现有的IQA方法不能公平评估基于GAN的图像修复算法。通过引入抗锯齿池化，改善了IQA网络在基于GAN的扭曲上的性能。
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关键要点
- 本文介绍了一个名为PIPAL的大规模图像质量评估数据集。
- PIPAL数据集用于评估最近的图像修复算法。
- 现有的图像质量评估方法不能公平评估基于GAN的图像修复算法。
- 通过引入抗锯齿池化，改善了IQA网络在基于GAN的扭曲上的性能。
- PIPAL为IQA和超分辨方法提供了新的基准。
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