模型介绍
中文整理Image Quality Assessment for UGC
模型描述
基于resnet的一个简单基线，可以有效评估图像的无参考画质，达到SOTA性能。其网络结构如下图所示：
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image quality assessment
期望模型使用方式以及适用范围
本模型适用于UGC图像的视觉质量评价，输出评价mos分,范围[0, 1],值越大代表图像质量越好。模型适用于1080P及以下分辨率图像质量评价。
如何使用
在ModelScope框架上，提供输入图片，即可通过简单的Pipeline调用来使用。
代码范例
模型局限性以及可能的偏差
由于训练数据为YouTube UGC Dataset，针对实拍ugc类的图像评价结果良好，而其他类型图像可能表现不佳。
验证数据介绍
YouTube UGC Dataset Validation sub
随机选择YouTube UGC Dataset中20%视频，每个视频抽取一帧生成验证输入图像，mos分采用视频对应值。
文件类型：.PNG
文件数量：221
内容：每幅图来自不同的视频，进模型前会进行前处理，mos分标签归一化到[0,1]
数据评估及结果
Dataset PLCC SRCC RMSE
:---- :---- :---- :----
YouTube UGC 0.8219 0.8224 0.0724
Clone with HTTP
相关论文以及引用信息
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