题目: Data-Efficient Image Quality Assessment with Attention-Panel Decoder
来源: 2023 CVPR
单位: 清华大学
摘要: 鉴于视觉注意力模型的图像质量评价算法无法学习出较好的泛化能力. 本文在视觉注意力模型中引入解码器, 基于解码器实现注意力评审团机制. 该机制为模型提供更多的可能特征表达、重新建立起适合下游任务注意分布. 通过在多个图像质量评价数据集上训练测试, 该算法展示强大的泛化能力与数据效率.
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