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CLIP-DQA: Blind Evaluation of Dehazed Images from Global and Local Perspectives
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出CLIP-DQA方法，解决盲去雾图像质量评估中的参考信息不足问题。该方法利用CLIP模型处理全球和局部信息，通过提示学习优化视觉和语言分支，实验结果表明其在真实数据集上优于现有方法，具有重要应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出CLIP-DQA方法，解决盲去雾图像质量评估中的参考信息不足问题。
- CLIP-DQA方法利用CLIP模型处理图像的全球和局部信息。
- 通过提示学习优化视觉和语言分支，以实现更精准的质量预测。
- 实验结果表明，CLIP-DQA在两个真实DQA数据集上优于现有BDQA方法。
- CLIP-DQA方法具有重要的应用潜力。
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