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。