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圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型通過提取并分析與人類視覺系統(tǒng)相一致的圖像特征來達(dá)到評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量的目的。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，很多基于深度學(xué)習(xí)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型相繼出現(xiàn)，但是多數(shù)模型在小數(shù)據(jù)量環(huán)境下容易出現(xiàn)過擬合問題。為此，通過對(duì) DIQAM_FR/NR模型進(jìn)行改進(jìn)，建立一種Res- DIQAM_FRNR圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。采用遷移學(xué)習(xí)方法，利用預(yù)訓(xùn)練的 Resnet50網(wǎng)絡(luò)替代 DIQAM_FR/NR的特征提取層以進(jìn)行圖像特征提取，使用全局平均池化層取代 DIQAM_FR/NR中的全連接層rC-512從而對(duì)提取的特征進(jìn)行回歸學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在降低υaM_瞅R/NR模型復(fù)雜度的同時(shí)能夠深化其網(wǎng)絡(luò)結(jié)枃，在小數(shù)據(jù)量環(huán)境下也能較好地模擬人類視覺系統(tǒng)并準(zhǔn)確評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量。
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