Die Studie untersucht die Statistiken von Bildschirminhalt-Bildern (SCIs) im Bereich der Tiefenmerkmale und entwickelt ein generalisiertes Modell zur qualitätslosen Bewertung von SCIs (NR-SCIQA).
Der Kernansatz basiert auf der Annahme, dass SCIs, obwohl sie nicht physikalisch erfasst werden, bestimmte Statistiken aufweisen, die durch Lernen verstanden werden können. Die Autoren zeigen empirisch, dass die Abweichung dieser Statistiken effektiv zur Qualitätsbewertung genutzt werden kann.
Das vorgeschlagene "Deep Feature Statistics based SCI Quality Assessment" (DFSS-IQA) Modell erzielt vielversprechende Ergebnisse im Vergleich zu bestehenden NR-IQA-Modellen und zeigt eine hohe Generalisierungsfähigkeit in Kreuz-Datensatz-Einstellungen.
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by Baoliang Che... a las arxiv.org 04-09-2024
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