BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-26T00:00:00Z 跨数据集鲁棒的盲目现实世界图像质量评估方法 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一个强健的盲图像质量评估方法，通过训练多个基于 Swin-Transformer 的模型并生成伪标签构建了大规模真实世界图像数据集，训练了跨数据集强健模型，交叉数据集测试结果表明该方法性能优于最新方法。 🏷️ 标签 Swin-Transformer 交叉数据集测试 伪标签 强健模型 数据集 盲图像质量评估 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
