我们提出了一种顶部向下的方法，利用高层语义指导图像质量评估网络集中在具有语义重要性的局部失真区域，命名为 TOPIQ。我们的方法涉及设计一种启发式的粗到细网络（CFANet），它利用多尺度特征并以自上而下的方式逐步传播多级语义信息到低级表示。该方法的一个关键组成部分是我们提出的跨尺度注意力机制，该机制通过高层特征引导计算低层特征的注意力图。CFANet 可用于全参考（FR）和无参考（NR）图像质量评估，并且在大多数公开基准测试中相对于基于视觉变换器的现有方法取得了更好或有竞争力的性能。

Aug, 2023

本文提出了一种图像质量转换器 (IQT)，成功地将变压器架构应用于感知全参考图像质量评估 (IQA) 任务。

Apr, 2021

设计了一个多尺度图像质量 Transformer (MUSIQ)，它可以处理具有不同尺寸和长宽比的本机分辨率图像，通过多尺度表示，我们提出的方法可以捕捉不同粗细度的图像质量，并提出了一种基于哈希的二维空间嵌入和尺度嵌入，支持多尺度表示中的位置嵌入。实验结果验证了 MUSIQ 在多个大规模图像质量评估数据集上的最先进性能。

Aug, 2021

在这篇论文中，我们提出了一种基于监督对比学习与 Transformer 的图像质量评估模型 SaTQA，该模型通过 SCL 在大规模合成数据集上进行训练，从而提取出具有各种失真类型和水平的图像退化特征，并结合了 CNN 的归纳偏置和 Transformer 的长期依赖建模能力来进一步提取图像的失真信息，最终通过融合对比学习学到的退化特征和骨干网络提取的感知失真信息获取最终的失真图像质量得分。实验结果表明，SaTQA 在合成和真实数据集上都优于目前的最先进方法。

Dec, 2023

提出了一种基于 Vision Transformer (ViT) 模型的无参考图像质量评估 (NR-IQA) 方法 Cross-IQA，可以从无标签图像数据中学习图像质量特征，并利用预训练的编码器进行线性回归模型的微调，实现了对图像的低频降级信息（如颜色变化、模糊等）的先进性能评估。

May, 2024

基于检索相似的图像实例来评估图像质量的无回归框架，包含语义分类模块和畸变分类模块，根据语义和畸变相似度检索多个图像实例并聚合主观质量评分，验证实验表明该模型显著优于基于回归的模型。

Jul, 2023

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

基于扩散先验的盲目图像质量评估（DP-IQA）方法利用预训练扩散模型的先验知识，通过提取多级特征和解码来估计图像质量得分，实验结果表明我们的方法在各种自然图像数据集上取得了最先进的结果，并展示了我们方法在全局建模和利用扩散的层次特征线索评估图像质量方面的优越性。

May, 2024

提出了一种新颖的预训练框架，通过从通用视觉语言模型中选择性提取与图像质量相关的知识，并利用大型数据集的可扩展性，构建了一种适用于图像质量评估的通用表示。同时我们的方法在多个数据集上取得了最先进的性能，并展现了显著的泛化能力。

Jun, 2024

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