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摘要
本发明公开了一种适用于小样本数据的图像质量评价方法,所述方法包括构建小样本数据的图像质量评价模型,并获取参考图像；利用第一特征提取层提取该参考图像的低阶层、中阶层以及高阶层的特征向量；利用一层GAP层求取特征向量的平均值；利用全连接层中的FC-1层获取特征向量与图像质量之间的映射关系；保持GAP层中的模型参数不变,训练全连接层,并更新全连接层的参数,所述全连接层的参数训练完成后,训练整个所述图像质量模型；待损失函数收敛,结束整个所述图像质量模型的训练。本发明的优点在于：构建的模型复杂度低,且提供的图像质量评价方法避免出现图像过拟合的问题。
- 出版日期2019-4-30
- 单位合肥工业大学
