摘要
تكلفة الحصول على تقييم جودة الصورة الموضوعي مرتفعة، مما يجعل نماذج تقييم جودة الصورة (IQA) تواجه عادةً مشكلة نقص حجم عينات التدريب، بالإضافة إلى أن نوع التشويه له تأثير مهم على جودة الإدراك البصري للصورة. لمعالجة هذه المشاكل، قدمت هذه الورقة طريقة تقييم جودة الصورة قائمة على التعلم الفوقي والإدراك بالتشويه مجتمعة. أولًا، من خلال التعلم الفوقي يتم محاكاة عملية التعلم البشرية للحصول بسرعة على معرفة مسبقة بأنواع التشويه المعروفة، مما يوجه دمجًا فعالًا لميزات متعددة المقاييس في شبكة ResNet-50 اللاحقة. تم إدخال وحدة إدراك التشويه لالتقاط معلومات التشويه الكاملة، وإنشاء نظام تقييم جودة موحد. أظهرت نتائج التجارب على مجموعات بيانات التشويه المركب والتشويه الحقيقي مثل LIVE وKonIQ-10k أن النموذج المقترح قادر على تحسين الأداء التعميمي بين أنواع التشويه المختلفة تحت شرط العينات الصغيرة. في المقارنة الشاملة مع الطرق المتقدمة الحالية، حقق نموذجنا تحسينات بنسبة 1.02٪ و1.85٪ في مؤشري PLCC وSROCC على التوالي مقارنة بالطريقة الثانية الأفضل. دقة تقييم نموذجنا تنافسية مقارنة بنماذج IQA السائدة الحالية.
关键词
تقييم جودة الصورة بدون مرجع؛ التعلم الفوقي؛ إدراك التشويه؛ الأداء التعميمي
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website