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    In this paper, an enhanced network model for no-reference image quality assessment (NR-IQA) is proposed using ResNet with transposed self-attention network. The proposed model includes the transposed self-attention module between the third and fourth layers of the existing ResNet architecture. Experimental results show that the proposed model provides meaningful performance improvement for NR-IQA with slight increase in parameter size and training time.

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