DBCNN-PyTorch:基于双线性卷积神经网络的盲图像质量评估的Pytorch实验实现-源码

DBCNN-Pytorch 使用深双线性卷积神经网络进行盲图像质量评估的实验性PyTorch实现。 目的 考虑到PyTorch在学术界的受欢迎程度，我们希望此回购协议可以帮助IQA的研究人员。 此存储库将用作集成IQA研究的先进技术的活动代码库。 要求 PyTorch 0.4+ Python 3.6 默认设置下的用法 python DBCNN.py 如果要重新训练SCNN，仍然需要Matlab和原始存储库来生成合成失真的图像。 python SCNN.py 引文 @article {zhang2020blind， title = {使用深双线性卷积神经网络进行盲图像质量评估}， 作者= {张维霞和马克德和闫家加邓，德祥和王舟}， journal = {IEEE视频技术电路和系统的交易}， 音量= {30}， 数字= {1}， 页数= {36--47}， 年= {2020} } 致谢