End-to-End Blind Image Quality Assessment Using Deep Neural Networks
We propose a multi-task end-to-end optimized deep neural network (MEON) for blind image quality assessment (BIQA). MEON consists of two sub-networks-a distortion identification network and a quality prediction network-sharing the early layers. Unlike traditional methods used for training multi-task...
Ausführliche Beschreibung
Bibliographische Detailangaben
| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society. - 1992. - 27(2018), 3 vom: 10. März, Seite 1202-1213
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| 1. Verfasser: |
Ma, Kede
(VerfasserIn) |
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| Weitere Verfasser: |
Liu, Wentao,
Zhang, Kai,
Duanmu, Zhengfang,
Wang, Zhou,
Zuo, Wangmeng |
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| Format: | Online-Aufsatz
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| Sprache: | English |
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| Veröffentlicht: |
2018
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| Zugriff auf das übergeordnete Werk: | IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
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| Schlagworte: | Journal Article |
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