图像画质损伤分析介绍

图像画质损伤分析模型分析输入图像，输出常见画质损伤的各维度客观评分，包括清晰度评估、点状噪声水平评估、压缩噪声水平评估。

模型描述

采用resnet50结构，使用图片网站 pexels 中最受欢迎的 130,000 张图片作为训练集，通过模拟各种降质来训练模型对清晰度、点状噪声、压缩噪声的评估。

期望模型使用方式以及适用范围

对输入的图像直接进行推理，或对视频抽帧结果进行处理得到整个视频的损伤分析结果。

如何使用

介绍模型如何使用，包括如何进行模型推理等等信息。在这里希望模型提供者能提供 详尽的范例以及代码片段来介绍模型的使用方法。对于需要配置负责运行环境的模型， 也可以在这里提供怎样配置模型运行环境的详细介绍。

如果模型支持finetune功能的话，在本章节也应该提供如果准备finetune可能需要的 数据集格式。

代码范例

提供代码块

模型局限性以及可能的偏差

支持对各类常见模糊及噪声、压缩噪声的程度评估。

数据评估及结果

KADIDS 提供模型在不同数据集上的性能评测，包括评测数据是如何获得的。评测结果本身 可以通过表格，图像等多种方法做展示。

相关论文以及引用信息

如果本模型有相关论文发表，或者是基于某些论文的结果，可以在这里 提供Bibtex格式的参考文献。