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论文题目“Potential of deep features for opinion-unaware, distortion-unaware, no-reference image quality asses”

文章地址：https://arxiv/abs/1911.11903

    通过上图的方式提取深度特征，通过下图的方式在DIV2K高清数据集中学习高清图像的深度特征的核密度分布（KDE）。再通过KLD方式比较两个核密度分布的差异，从而得到分数。

 

 

从结果上看，比传统方式效果好一点，但是慢很多。

分析：方法只需要得到高清图像就可以训练模型，省去了人工标记的麻烦。但是耗时很是问题，不知道为什么这么耗时。

论文题目“Potential of deep features for opinion-unaware, distortion-unaware, no-reference image quality asses”

文章地址：https://arxiv/abs/1911.11903

    通过上图的方式提取深度特征，通过下图的方式在DIV2K高清数据集中学习高清图像的深度特征的核密度分布（KDE）。再通过KLD方式比较两个核密度分布的差异，从而得到分数。

 

 

从结果上看，比传统方式效果好一点，但是慢很多。

分析：方法只需要得到高清图像就可以训练模型，省去了人工标记的麻烦。但是耗时很是问题，不知道为什么这么耗时。

本文标签： 图像评价质量笔记论文

版权声明：本文标题：图像质量评价相关论文阅读笔记（一）：Potential of deep features for opinion-unaware，distortion-unaware 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1754378696a2679265.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。