本文提出了一种模型基础的迁移学习方法，旨在将知识从图像质量评估（IQA）数据库和大规模的行为识别中传输到目标视频质量评估（VQA）数据库。该方法使用混合的列表排序损失函数进行训练，并在六个数据库上进行广泛的实验以验证其有效性。

Aug, 2021

通过提出一个模块化的盲视频质量评估模型，该模型结合了基本质量预测器、空间矫正器和时间矫正器，分别对视觉内容和失真、空间分辨率和帧率变化对视频质量的影响进行评估，实验证明该模型在视频数据库上取得了优秀的性能，并能够成本效益地添加其他与质量相关的视频属性。

Feb, 2024

通过在视频质量评估领域进行广泛的评估，该论文提出了一种新的基于融合的视频质量评估模型 VIDEVAL，有效平衡了 VQA 性能和效率，并在考虑了更少的统计特征（即 60 个统计特征）的情况下取得了最先进的性能。

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

提出一种针对增强视频内容的新型盲目深度视频质量评估 (VQA) 方法，其利用基于新数据库的新颖内容质量感知对比学习策略及经过优化的具有内容感知的 RMT 网络架构获取视频质量表示，并通过线性回归将提取的质量表示组合成视频级质量指数。实验证明，与十个现有的无参考质量指标相比，所提方法 RMT-BVQA 在 VDPVE 数据库上表现出优异的相关性能。

May, 2024

我们提出了一种轻量级并行框架（LPF）来进行盲目图像质量评估，该方法通过使用预训练的特征提取网络提取视觉特征，并构建一个简单而有效的特征嵌入网络（FEN）来转换视觉特征，并提出了两种新的自监督子任务，包括样本级别的类别预测任务和批级别的质量比较任务，最后，将潜在表示输入到失真感知质量回归网络（DaQRN），通过模拟人类视觉系统（HVS）生成准确的质量评分。与现有方法相比，该方法在多个基准数据集上取得了卓越的性能，并且经过广泛的分析证明，该方法具有较低的计算复杂性和更快的收敛速度。

Feb, 2024

本文提出了一种简单有效的 UGC 视频质量评估模型，通过训练端到端的空间特征提取网络直接从视频帧像素中学习感知质量的空间特征表示，并提取运动特征来度量空间特征无法建模的时间相关失真。

Apr, 2022

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

这篇研究使用深度学习技术进行失真通用的盲目图像质量评估，通过将子区域的评分进行平均池化，使用分类基础图像质量评估的 CNN 微调提取的特征，使用 SVR 机器计算每个子区域的评分，进而证明了该方法在 LIVE In the Wild 和 LIVE 两个数据库上的表现均优于当前的最优方法，并且在很多情况下，比普通的人类观察者的评分更加接近平均观察者的评分。

Feb, 2016

本文提出一种基于 Transformer 架构的盲图像质量评价系统，具有高效的质量感知特征表示和强大的泛化能力，并且引入注意力面板机制来改善模型性能和减少预测不确定性。

Apr, 2023