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초록·키워드
This paper proposes an improved no-reference image quality assessment (NR-IQA) method. It introduces a new model that combines convolutional neural networks (CNN) and the self-attention mechanism of Transformers to extract both local and global features from input images. The proposed model employs CNN to capture local structural information and uses the CNN-extracted features as sequential inputs to the Transformer to model the global representation of the images. This paper proposes an advanced version of TReS, which uses convolution operations to improve NR-IQA performance. Experimental results show that the proposed method provides performance improvement for various datasets compared to the original TReS model.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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