BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-12T00:00:00Z 基于 Transformer 的无参考图像质量评估通过监督对比学习 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本论文提出了一种基于监督对比学习与Transformer的图像质量评估模型SaTQA，通过训练大规模合成数据集，该模型能提取各种失真类型和水平的图像退化特征，并结合了CNN和Transformer的能力来进一步提取图像的失真信息。实验结果表明，SaTQA在合成和真实数据集上优于目前的最先进方法。 🏷️ 标签 CNN Transformer 图像质量评估模型 图像退化特征 对比学习 监督对比学习 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
