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连接显著性预测与图像质量评估之间的差距
过去几年中，深度神经模型在图像质量评估 (IQA) 方面取得了显著进展，但由于深度神经网络的复杂性，其成功的原因仍不清楚。本文通过进行实证研究揭示了 IQA 和 Saliency Prediction 任务之间的关系，证明了前者包含了后者的
PDF2 months ago
PromptIQA：通过提示提升无参考图片质量评估的性能和泛化能力
通过使用图像 - 得分对（ISP）来引导预测，并通过数据增强策略训练，我们提出了 PromptIQA 方法来适应各种多样化的 IQA 任务需求，并具有更高的性能和更好的泛化能力。
PDF4 months ago
局部畸变感知的高效变形器适应图像质量评估
通过在图像质量评估 (IQA) 领域中嵌入局部失真特征并利用更大的预训练模型，在只训练局部失真特征提取器和注入器的情况下，我们的方法在流行的 IQA 数据集上取得了最先进的性能，表明 IQA 不仅是一个低级问题，而且也能从大规模预训练模型中
PDF10 months ago
SAM-IQA：分割任何东西能提升图像质量评估吗？
本文研究了基于深度学习的图像质量评估（Image Quality Assessment，IQA）方法，利用 Segment Anything 模型的编码器进行高级语义特征提取，并结合空域和频域特征来提高预测准确性。实验证明，该方法在四个代表
PDFa year ago
AIGCIQA2023：AI 生成图像的大规模图像质量评估数据库：从质量、真实性和一致性的角度出发
本文建立了一个大规模的 AIGC IQA 数据库，用于评估人类对于每个图像的质量、真实性和对应性的视觉偏好，并在该数据库上进行了基准实验来评估几个最先进的 IQA 度量标准的性能。
PDFa year ago
CVPR利用 Conformer 和 Blind Noisy Students 来改进图像质量评估
探索基于 transformer 的全参考图像质量评估模型的性能，并提出了一种基于半监督知识蒸馏的 IQA 方法，使用嘈杂的伪标签数据将全参考教师模型蒸馏到盲学生模型中。在 NTIRE 2022 感知图像质量评估挑战中，我们的方法取得了竞争
PDF2 years ago