DFAP-UGC

新数据集和方法解决用户生成内容中的图像异常

研究人员引入了一个名为用户生成内容增强图像质量异常感知（UEAP）的新任务，以解决社交媒体平台上图像增强过程引入的视觉异常。他们还发布了UEAP-4k，这是一个从真实场景中精心策划的数据集，包含异常类别、定位和严重程度的细粒度标注。为了解决这个问题，提出了一种差分融合异常感知方法（DFAP-UGC），该方法使用显式的差分融合和空间查询来进行鲁棒的异常识别。还开发了一种局部感知动态任务优先级（LADTP）训练策略，以实现有效的端到端学习。