A deep learning approach to image quality assessment
Deep convolutional neural networks (DCNNs) have an unchallengeable performance advantage over traditional machine learning in solving visual problems. However, DCNNs are vulnerable when the input signals are distorted or manipulated maliciously. We explore the computational modeling of image quality...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Feng, Yeli |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Cai Yiyu |
التنسيق: | Theses and Dissertations |
اللغة: | English |
منشور في: |
2019
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/85493 http://hdl.handle.net/10220/50465 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Using deep learning for quality control in cyber-manufacturing
بواسطة: Dai, Wenting
منشور في: (2022) -
Fine-grained image classification using deep learning
بواسطة: Sun, Deguang
منشور في: (2022) -
Deep learning approach for detection of melanoma from skin lesion images
بواسطة: Ku, Hui Sien
منشور في: (2019) -
Photorealistic stylised image quality assessment database (PSIQAD) building and modelling
بواسطة: Low, Qing Ru
منشور في: (2020) -
Image quality assessment based label smoothing in deep neural network learning
بواسطة: Chen, Zhou
منشور في: (2018)