分割与理解：区域感知语义注意力用于基于大型语言模型的细粒度图像质量评估.pdfVIP

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2025-10-14 发布于北京
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分割与理解：区域感知语义注意力用于基于大型语言模型的细粒度图像质量评估.pdf

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分割与理解：区域感知语义注意力用于基于大型语言模型的细粒度图像质量评估

ChenyueSong,ChenHui,HaiqiZhu,FengJiang,YachunMi,WeiZhang,ShaohuiLiu

HarbinInstituteofTechnology

Harbin,China

AbstractCanyouevaluatethequalityofthe

image?

无参考图像质量评估（NR-IQA）旨在模拟与主观人类感l

知相一致的图像质量感知过程。然而，现有的NR-IQAQCanyouevaluatetheaestheticsof

theimage?

方法要么专注于全局表示，导致对语义显著区域的理解

有限，要么采用统一的权重处理区域特征，从而削弱了

Thequalityoftheimageisexcellent.Theaestheticsoftheimageisexcellent.

本对局部质量变化的敏感性。在本文中，我们提出了一种

译细粒度的图像质量评估模型，名为RSFIQA，该模型集Pleasedescribethecontentofthe

成了区域级别的失真信息以感知多维的质量差异。为了highlightedareainthemaskimage

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