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Shipeng Liu
Shipeng Liu
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新框架利用文本和图像评估图像复杂度
研究人员开发了一个名为Describe-to-Score (D2S) 的新框架，该框架整合了文本语义和视觉特征来评估图像复杂度。这种多模态方法旨在捕捉传统仅视觉方法所忽略的高级语义线索。D2S在训练过程中使用派生自字幕的语义来规范视觉复杂度建模，从而在没有额外开销的情况下实现仅视觉推理。该框架在IC9600基准测试中展现了最先进的性能，并在无参考图像质量评估任务中表现出竞争力。
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撤回的论文详述了用于图像复杂度的对比学习
一项已被撤回的研究论文介绍了CLIC（用于图像复杂度的对比学习），一个利用对比学习来表示图像复杂度的框架。该研究提出了随机裁剪和混合（RCM）方法，从多尺度局部图像裁剪中生成多样化的训练样本，旨在避免手动标注成本和人类主观偏见。实验表明，CLIC的性能与最先进的监督方法相当，并能提高计算机视觉任务的性能。