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초록·키워드
This paper proposes a novel no-reference image quality assessment (NR-IQA) model that captures both local distortion and global content effectively. Based on a VGG-16 encoder, the proposed model first extracts low-level and high-level features. Then it processes and integrates the feature information. Finally it predicts the quality score via convolution, pooling, and regression. Experiments on six public datasets demonstrate the superior performance and strong generalization capability of the proposed method compared to the previous methods 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) : I410-151-25-02-093761766
