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申请/专利权人：西安电子科技大学杭州研究院;西安电子科技大学
摘要：本发明公开了基于语义自适应融合的盲图像质量评价方法，包括以下步骤；步骤1：将动态激活函数ACON引入到ResNet50中，构建动态特征编码器；步骤2：将语义特征和质量特征融合；将得到的融合特征用于在质量特征编码器中继续进行前向推理；步骤3：利用二阶池化捕捉低级特征中的失真信息；将捕捉到的低级特征中的失真信息与质量特征编码器第四层池化后的全局特征向量拼接成多尺度特征，作为质量分数回归器的输入；步骤4：进行对比实验和消融实验。本发明利用动态激活函数ACON和局部失真模块与特征融合的操作，实现了具有参数自适应能力的动态网络ResNet50‑ACON，构建了低级特征与深度特征互补、语义信息与质量信息融合的多尺度融合特征。
主权项：1.基于语义自适应融合的盲图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：将动态激活函数ACON引入到ResNet50中，构建语义和质量的动态特征编码器；步骤2：将语义特征和质量特征融合；将得到的融合特征用于在质量特征编码器中继续进行前向推理；首先在质量特征编码器训练过程中使用冻结参数的语义特征编码器提取语义特征，然后将质量和语义特征编码器同一层的质量特征与语义特征通过特征融合模块进行融合；步骤3：利用二阶池化捕捉低级特征中的失真信息；将捕捉到的低级特征中的失真信息与质量特征编码器第四层池化后的全局特征向量拼接成多尺度特征，作为质量分数回归器的输入；步骤4：进行对比实验和消融实验。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学杭州研究院 西安电子科技大学 基于语义自适应融合的盲图像质量评价方法
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