ATTN-FIQA

Vision Transformers 为人脸图像质量评估提供新方法

两篇新研究论文提出了使用 Vision Transformers (ViTs) 评估人脸图像质量的新方法。第一篇论文 ATTN-FIQA 利用预训练 ViTs 的预 softmax 注意力分数，无需额外训练即可推断图像质量，其假设是注意力幅度与面部特征的独特性相关。第二篇论文 EX-FIQA 探索了 ViTs 中间表示的效用，提出了一种分数融合框架，该框架结合了来自多个网络深度的预测，以提高质量评估的准确性和效率。