이미지 품질 평가

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رؤى - 이미지 품질 평가

이미지 품질 평가 지표에 대한 적대적 공격에 대한 방어 메커니즘을 연구하고 새로운 정화 방법을 제안한다.

제안된 통합 모델 아키텍처를 통해 전체 참조 및 무참조 이미지 품질 평가 작업을 단일 네트워크로 수행할 수 있으며, 이는 기존 모델들의 한계를 극복하고 인간 시각 시스템과 더 유사한 성능을 달성할 수 있다.

무참조 이미지 품질 평가 모델의 적대적 공격에 대한 방어 방법으로, 모델의 입력 이미지에 대한 기울기 노름을 정규화하여 모델의 적대적 강건성을 향상시킨다.

CLIP 기반의 자기 지도 학습 접근법인 QualiCLIP은 레이블된 평균 의견 점수(MOS)에 의존하지 않고도 이미지 품질과 관련된 표현을 생성할 수 있다.

이미지 품질을 다양하게 묘사하고 비교하는 DepictQA 모델의 효과적인 활용

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