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本文提出了一种无参考图像质量评估方法(RankIQA),通过训练Siamese网络对图像质量进行排名评估,无需人工标注。通过微调将网络知识转移至传统CNN,提高效率。在TID2013和LIVE基准测试中,该方法结果提高了超过5%,优于现有技术。

图像质量评估模型的黑盒对抗攻击

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-27T00:00:00Z

本文提出了一种无参考图像质量评估方法(RankIQA),通过训练Siamese网络对图像质量进行排名评估,无需人工标注。结果在TID2013和LIVE基准测试中超过5%。在全参考IQA方法中也优于现有技术,无需高质量参考图像。

自适应特征选择在无参考图像质量评估中的应用:对比缓解语义噪声敏感性

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-11T00:00:00Z
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