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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,897 - 1,901 (5page)
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This paper proposes an improved no-reference image quality assessment (NR-IQA) method. It introduces a new model that combines convolutional neural networks (CNN) and the self-attention mechanism of Transformers to extract both local and global features from input images. The proposed model employs CNN to capture local structural information and uses the CNN-extracted features as sequential inputs to the Transformer to model the global representation of the images. This paper proposes an advanced version of TReS, which uses convolution operations to improve NR-IQA performance. Experimental results show that the proposed method provides performance improvement for various datasets compared to the original TReS model.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
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