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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于归因分析的图像质量评价模型的分析方法，属于深度学习技术领域；本发明通过对图像质量评价模型输出结果的归因计算，得到输入图像中对图像质量产生重要影响的区域，实现对整体模型的归因分析，掌握图像质量评价模型在不同失真类型下对重要区域的判断标准，探究深度神经网络在解决图像质量评价任务时的内部工作机制。本发明可直接应用于全参考和无参考模型，不需要改变原有模型的结构，适用于所有失真类型和各种模型结构。此外，本发明可对任何输入图像做出归因计算，具有较强的实用性。
主权项：1.一种基于归因分析的图像质量评价模型的分析方法，其特征在于，选择合适的基线图像，实现对图像质量评价模型输出结果的归因计算，并使用热力图对结果进行可视化，具体包括以下步骤：S1、选择需要进行可解释性研究的图像质量评价模型；S2、确定输入图像及基线图像，基于归因计算方法，利用所确定的输入图像和基线图像生成一组中间态图像；S3、将中间态图像依次输入到图像质量评价模型中进行归因计算，对模型针对输入图像每个像素的梯度数据进行抽取和累计加和，计算出输入图像中任意像素对图像质量的贡献度；S4、将S3中计算所得的所有像素的贡献度按像素原有位置关系排列形成一张贡献度热力图，利用热力图完成对图像质量评价模型的可视化归因分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于归因分析的图像质量评价模型的分析方法
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