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圖像質量評價模型通過提取并分析與人類視覺系統相一致的圖像特征來達到評價圖像質量的目的。隨著深度學習技術的發展，很多基于深度學習的圖像質量評價模型相繼出現，但是多數模型在小數據量環境下容易出現過擬合問題。為此，通過對 DIQAM_FR/NR模型進行改進，建立一種Res- DIQAM_FRNR圖像質量評價模型。采用遷移學習方法，利用預訓練的 Resnet50網絡替代 DIQAM_FR/NR的特征提取層以進行圖像特征提取，使用全局平均池化層取代 DIQAM_FR/NR中的全連接層rC-512從而對提取的特征進行回歸學習。實驗結果表明，該模型在降低υaM_瞅R/NR模型復雜度的同時能夠深化其網絡結枃，在小數據量環境下也能較好地模擬人類視覺系統并準確評價圖像質量。
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