在计算机视觉中，我们提出了一种用于自动评估野外采集视频质量的混合数据集训练策略，并探索了人类视觉系统的内容依赖性和时间记忆效应。实验结果表明，该模型在相对质量、感知质量和主观质量预测方面具有卓越性能，与现有最先进的模型相比，提高了 VQA 性能的成功率。

Nov, 2020

本文提出了一种简单但有效的方法来增强社交媒体视频的盲视频质量评估（BVQA）模型。通过利用来自预训练盲图像质量评估（BIQA）和 BVQA 模型的丰富质量感知特征作为辅助特征，帮助 BVQA 模型处理社交媒体视频的复杂失真和多样内容。

May, 2024

本文提出了针对实际应用中广泛存在的自然图像的全新盲图像质量评估模型，该模型通过提出更好的质量感知特征表示学习方式和解决缺乏多样性的训练样本问题来解决此领域中的两个关键问题。实验结果表明，所提出的模型在六个实验数据库上表现出色，同时在跨数据库评估实验中展现出更强的鲁棒性。

May, 2021

通过多个畸变场景下的图像数据库训练，我们提出的盲视觉质量评估深度网络模型可以有效地在实验室和野外进行盲目评估，比以前的方法具有更高的评估精度。

Jul, 2019

通过端到端优化特征工程和质量回归，盲目的图像质量评估（BIQA）模型的性能得到了显著提高。然而，由于实验室模拟的图像和野外拍摄的图像之间的分布偏移，仅在具有合成失真的数据库上训练的模型在处理现实失真方面仍然特别薄弱（反之亦然）。为应对跨失真场景的挑战，我们开发了一个 “统一” 的 BIQA 模型，并采用一种同时用于合成和真实失真的训练方法。

May, 2020

通过设计简约的 BVQA 模型，我们对 VQA 数据集进行计算分析，发现几乎所有数据集都存在易的数据集问题，并对基本构建模块的选择进行研究，对当前 BVQA 进展表示疑虑，并为构建下一代 VQA 数据集和模型提供了指导。

Jul, 2023

本文提出了一种基于深度神经网络，利用人类视觉系统的内容依赖和时间记忆效应来进行无参考视频质量评估的方法，并在三个公开数据库上进行实验证明该方法相较于五种最先进的方法有着 12.39％，15.71％，15.45％和 18.09％不等的总体性能提高。

Aug, 2019

提出了一种基于深度学习的方法，包含两个 CNN 子单元的深度架构，以及一个自行收集的包含自然扭曲的图像的图像库 BIQ2021，用于模型训练和验证。通过在多个数据集上的实验，证明了该方法的性能和广泛的泛化性能。

May, 2023

本文提出一种针对颗粒图像质量评估自我监督学习的预测任务方法，通过约束学习过程并设计质量感知对比损失，并基于改进的退化过程形成了一个约 $2 imes10^7$ 的退化空间。实验结果表明该方法显著提高了常见 BIQA 数据集上的性能。

Mar, 2023

本文讨论了在各种因素的干扰下，如何对自然视频的视频质量进行评估，构建了 Maxwell 数据库，并提出了 MaxVQA，一种基于 Vision-Language 模型的视频质量评估方法。

May, 2023