通过互信息最小化学习解耦的感知点云质量评估表示

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

该研究解决了无参考点云质量评估（NR-PCQA）中存在的学习点云内容和失真表示混合的问题。论文提出了一种名为DisPA的全新解耦表示学习框架，通过双分支网络最小化内容与失真的互信息，以实现明确的表示解耦。实验结果表明，DisPA在多个PCQA数据集上超越了现有的最先进方法，有望显著提高虚拟现实和增强现实中的质量评估能力。

该研究提出了一种名为DisPA的解耦表示学习框架，旨在解决无参考点云质量评估中的内容与失真混合问题。实验结果表明，DisPA在多个数据集上优于现有方法，具有提升虚拟现实和增强现实质量评估能力的潜力。

DisPA 增强现实 点云 点云质量评估 虚拟现实 解耦表示学习
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