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SR-Ground
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新数据集SR-Ground增强了超分辨率图像质量评估
研究人员推出了SR-Ground，这是一个新大规模数据集，专为超分辨率图像中的细粒度伪影分割而设计。该数据集具有多种伪影类别的像素级标注，旨在提高图像质量评估（IQA）模型的可解释性。通过在SR-Ground上训练具有基础能力的IQA模型，下游任务的性能得到显著提升，并且演示了一个微调流程，以减少超分辨率输出中可感知的伪影。
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新数据集SR-Ground针对超分辨率图像伪影
研究人员推出了SR-Ground，一个旨在改进超分辨率图像质量评估的新数据集。该数据集对现代超分辨率模型引入的各种伪影类型进行了像素级标注。通过在SR-Ground上训练模型，研究人员已展示出在识别甚至减少这些伪影方面的性能提升，证明了该数据集的实际应用价值。