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Deep Blind Synthesized Image Quality Assessment with Contextual Multi-Level Feature Pooling

机译：深度盲化合成图像质量评估与上下文多级别特征池

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作者
Xiaochuan Wang; Kai Wang; Bailin Yang; Frederick W.B. Li; Xiaohui Liang;
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年度 2019
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1. Blind image quality prediction by exploiting multi-level deep representations [J] . Gao Fei, Yu Jun, Zhu Suguo, Pattern Recognition: The Journal of the Pattern Recognition Society . 2018,第期

机译：通过利用多级深度表示盲目图像质量预测
2. A Highly Efficient Blind Image Quality Assessment Metric of 3-D Synthesized Images Using Outlier Detection [J] . Jakhetiya Vinit, Gu Ke, Singhal Trisha, IEEE transactions on industrial informatics . 2019,第7期

机译：使用离群值检测的3D合成图像的高效盲图像质量评估指标
3. Blind Quality Assessment of 3-D Synthesized Views Based on Hybrid Feature Classes [J] . Rodrigues Fabio, Ascenso Joao, Rodrigues Antonio, IEEE transactions on multimedia . 2019,第7期

机译：基于混合特征类的3D综合视图盲质量评估
4. Deep Blind Synthesized Image Quality Assessment with Contextual Multi-Level Feature Pooling [C] . Xiaochuan Wang, Kai Wang, Bailin Yang, IEEE International Conference on Image Processing . 2019

机译：具有上下文多级特征池的深盲综合图像质量评估
5. Structural similarity based image quality assessment: Pooling strategies and applications to image compression and digit recognition. [D] . Shang, Xinli. 2006

机译：基于结构相似性的图像质量评估：合并策略及其在图像压缩和数字识别中的应用。
6. Deep Learning to Automate Reference-Free Image Quality Assessment of Whole-Heart MR Images [O] . Davide Piccini, Robin Demesmaeker, John Heerfordt, 2020

机译：深度学习自动化无需图像质量评估全心全意图像
7. Deep Activation Pooling for Blind Image Quality Assessment [O] . Zhong Zhang, Hong Wang, Shuang Liu, 2018

机译：深度激活汇集盲图像质量评估
8. Combat Identification of Synthetic Aperture Radar Images Using Contextual Features and Bayesian Belief Networks [R] . Situ, J. X. 2012

机译：利用上下文特征和贝叶斯信念网络识别合成孔径雷达图像

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