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可学习查询的图像美学评估
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内容提要
本研究提出了统一且灵活的两阶段CSKD范式，通过特征对齐损失整合多源无标签数据集，提升图像审美评估性能。实验证明CSKD在多个IAA基准测试中表现卓越。
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关键要点
- 本研究提出了统一且灵活的两阶段CSKD范式。
- CSKD旨在提升图像审美评估（IAA）的性能。
- 通过特征对齐损失整合多源无标签数据集。
- 将视觉编码器与CLIP图像编码器之间的特征进行对齐。
- 利用无标签数据增强学生模型的性能。
- 实验证明CSKD在多个IAA基准测试中表现卓越。
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