NIMA公司 swMATH ID: 44024 软件作者： 侯赛因·塔莱比（Hossein Talebi）、佩曼·米兰法尔（Peyman Milanfar） 描述： NIMA：神经影像评估。图像的自动学习质量评估最近成为一个热门话题，因为它在评估图像捕获管道、存储技术和共享媒体等多种应用中都很有用。尽管该问题具有主观性，但大多数现有方法仅预测AVA[1]和TID2013[2]等数据集提供的平均意见得分。我们的方法与其他方法的不同之处在于，我们使用卷积神经网络预测人类意见得分的分布。我们的体系结构还具有明显简单的优点，比其他具有可比性能的方法简单得多。我们提出的方法依赖于成熟的、最先进的深目标识别网络的成功（和再培训）。我们生成的网络不仅可以用于可靠地对图像进行评分，并且与人类感知高度相关，还可以帮助调整和优化摄影管道中的照片编辑/增强算法。所有这些都是在不需要“黄金”参考图像的情况下完成的，因此允许进行单一图像、语义和感知软件、无参考质量评估。 主页： https://arxiv.org/abs/1709.05424 源代码： https://github.com/yunxiaoshi/Neural-IMage评估 依赖项： 蟒蛇 关键词： 计算机视觉;模式识别;arXiv_cs。个人简历 相关软件： ImageNet公司;亚当;交通运输部;款式GAN2;ResMLP公司;布里斯克;效率Det;面2面;打开姿势;网格实验室;SegStereo公司;锚网;软剪刀;MVS网络;效率网;时尚-MNIST;摄像头网络;DISN公司;群集适配;PWC-网络 引用于： 3文件 5位作者引用 1 佩曼，米兰法尔 1 理查德·塞利斯基 1 侯赛因·塔勒比 1 Ilona A.Urbaniak。 1 马钦·沃尔特 3篇连载文章中引用 1 非线性科学与数值模拟中的通信 1 IEEE图像处理汇刊 1 计算机科学课文 在3个字段中引用 1 计算机科学（68至XX） 1 生物学和其他自然科学（92-XX） 1 信息与通信理论、电路（94-XX） 按年份列出的引文