MS-SSIM，全参考图像质量评价经典算法

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目前人为扭曲的图像质量评价(IQA)数据库规模较小，内容有限。较大的 IQA 数据库内容多样化，有利于 IQA 深度学习的发展。我们创建了两个数据集，康斯坦茨人为扭曲图像质量数据库(kADID-10k)和康斯坦茨人为扭曲图像质量集(kADis-700k)。前者包含81个原始图像，每个图像在5个水平上被25个失真降级。后者有140,000个原始图像，每个有5个降级版本，其中失真是随机选择的。我们在 KADID-10k 上进行了一个主观的 IQA 众包研究，得到了每幅图像30个退化类别评分(DCR)。我们认为，注释集 KADID-10k 和未标记集 KADIS-700k 可以通过弱监督学习充分挖掘基于深度学习的 IQA 方法的潜力

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课题目标简介： 通过该系统，可以方便地对教师教学质量进行考核，找出目前教学活动中出现的问题，有针对性地指定下一步的教学计划。 客户端：课程信息，用户登录，验证码信息，综合打分。 学生后台：学生能够进行选课、学生能够对所授课的教师进行教学质量评估。 教师后台：教师能够查看评教以及对同行进行教学质量评估。 管理员后台：管理员能够对学生教师信息进行插入、删除等操作、要求管理员能够对教学质量评估进行统计。