CNNIQA 以下论文的PyTorch 1.3实施： 笔记 在这里，选择优化器作为Adam，而不是本文中带有势头的SGD。 data /中的mat文件是从数据集中提取的信息以及有关火车/ val /测试段的索引信息。 LIVE的主观评分来自。 训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp_id=0 --database=LIVE 训练前， im_dir在config.yaml被指定必须的。 可以在config.yaml设置数据库内实验中的Train / Val / Test拆分比率（默认值为0.6 / 0.2 / 0.2）。 评估 测试演示 python test_demo.py --im_path=data/I03_01_1.bmp 交叉数据集 python test_cross_dataset.py --help TODO：

matlab的egde源代码皮布里斯克 白皮书中的BRISQUE（盲/无参考图像空间质量评估器）的实现。 安装 LibSVM是必需的。 在ubuntu或其他基于debian的系统上，可以从apt安装libsvm-dev软件包，如下所示： apt-get install libsvm-dev 该软件包位于PyPI中，因此您可以通过以下命令简单地安装它： pip install --process-dependency-links pybrisque 用法 初始化一次： brisq = BRISQUE() 并获得BRISQUE功能或多次得分： brisq.get_feature('/path') brisq.get_score('/image_path') 局限性 此实现是从最初的Matlab实现中大量采用的。 不过有一个问题，在Matlab和OpenCV中调整图像大小时的双三次插值有点不同。 目前，它使用nearest插值法，该插值法可提供与原始实现最相似的输出。 与TID 2008参考图像上的Matlab原始实现相比： 绝对差异的统计如下： {'min': 0.172222387264

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matlab终止以下代码PWRC源代码发布。 作者：吴庆波版本：Beta1.0 作者在中国电子科技大学信息与通信工程学院就读。 这项研究旨在开发更合理，更可靠的秩相关指标（RCI）来评估不同的IQA模型。 当两个不同的排名结果共享相同的Spearman或Kendall的排名相关系数时，我们直观地说明它们可以推荐完全不同的增强结果。 客观测试和主观测试都证实，用户友好的RCI倾向于奖励对高质量图像进行正确排名的能力，并抑制了对不敏感排名错误的关注。 ================================================== ========================= - - - - - - - - - - - - -版权声明 - - - - - - - - - - - - -----------版权所有（c）中国电子科技大学2018年保留所有权利。 对于希望将代码用于非商业研究和/或教育目的的研究人员和教育工作者，我们可以提供以下条款： 研究人员仅可将代码用于非商业研究和教育目的。 研究人员对其使用该代码承担全部责任，并应就其因使用该代码而引起的任何和所

图像质量评估的信息保真度（Information Fidelity Critterion, IFC）. 论文： H. R. Sheikh, A. C. Bovik, and G. de Veciana, "An Information Fidelity Criterion for Image Quality Assessment Using Natural Scene Statistics," IEEE Transactios on Image Processing, in publication, May 2005.