模型介绍
中文整理图像画质损伤分析介绍
图像画质损伤分析模型分析输入图像，输出常见画质损伤的各维度客观评分，包括清晰度评估、点状噪声水平评估、压缩噪声水平评估。
模型描述
采用resnet50结构，使用图片网站 pexels 中最受欢迎的 130,000 张图片作为训练集，通过模拟各种降质来训练模型对清晰度、点状噪声、压缩噪声的评估。
期望模型使用方式以及适用范围
对输入的图像直接进行推理，或对视频抽帧结果进行处理得到整个视频的画质损伤分析结果。
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
支持对各类常见模糊及噪声、压缩噪声的程度评估。
测试数据介绍
KADID-10k
文件类型：.PNG
文件数量：81组,10206张图片
内容：每组图片包含原图及25种模拟损伤图像
数据评估及结果
Dataset PLCC SRCC
:------- :---- :----
KADIDS-10k 0.9654 0.9963
评测方式说明
测试每张图片各类相关损伤1-5级画质损伤预测结果，计算PLCC及SRCC，并对所有图像结果取平均
评测代码
引用
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