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초록·키워드
In this paper, we propose a no-reference image quality assessment (NR-IQA) model that combines the local feature extraction capability of ResNet and the global context modeling of Vision Transformer (ViT) through a dual attention mechanism. The fused features are processed via score and weight branches to predict the final quality score. Experimental results demonstrate the superior performance of the proposed model on multiple IQA benchmarks compared with the previous models for NR-IQA.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093754994
