공부/이미지품질평가(IQA) (29)

• [IQA] 구조의 왜곡에 민감하면서, 텍스쳐 리샘플링은 용인해주는 FR-IQA 방법, DISTS @2020.08.22
• [IQA] FR IQA 알고리즘들을 평가하는 새로운 방법, 2AFC @2020.08.18
• [IQA] DeepFL-IQA (2020년) 알고리즘 설명 @2020.08.14
• [IQA] 2020년 현재 가장 큰 IQA 데이터베이스, KADID-10k (10,125장의 왜곡 이미지) @2020.08.14
• [IQA] NSS 특성과 CNN으로 얻은 특성을 함께 조합해서 이미지 품질 평가에 활용한 NR IQA 방법 @2020.08.03
• [IQA] 완벽한 블라인드 품질 평가 방법을 제안한 NIQE @2020.06.05
• [IQA] 이미지품질평가 분야의 셀럽, BRISQUE @2020.06.03 (9)
• [IQA] 넷플릭스 영상의 품질 모니터링의 핵심 알고리즘, VIF @2020.05.18 (2)
• [IQA] 이미지품질평가 모델 개발에 대한 세가지 접근법: 상향식, 하향식, 데이터 중심 @2020.04.13
• [IQA] CNN 기반 이미지품질평가 모델들 정리(2014-2018) @2020.04.08 (6)
• 이미지품질평가(IQA)와 이미지미적품질평가(IAQA)의 차이 @2020.04.08
• [IQA] 이미지 내 지배적인 구조가 왜곡되면 지각 품질이 나쁘다, DASM @2019.12.17
• [IQA] 2D 이미지 품질 평가 데이터베이스들: LIVE, CSIQ, TID2013 @2019.12.16 (2)
• [IQA] visual masking 현상을 고려한 IQA 알고리즘, MAD @2019.12.10
• [IQA] 표준편차 풀링을 제안한 GMSD, 빠름 주의 @2019.12.09