FRIQUEE and MSFA

深度学习 质量评价分类

1. Score-based 方法

（patchwise、imagewise）即逐块 和逐图像

部分聚集和池化策略示例：

2. Rank-based 方法

基于偏好图像对（preference image pair, PIPs）的无参考图像质量评价方法，属于从图像排序中学习图像质量的方法。对于一个偏好图像对而言，其标签表示的是图像一的质量比图像二的质量好，代表了两张图像的相对质量。

3. Multi-task方法

通过对失真图像提取相应的统计特征对图像进行失真分类，并根据分类结果回归图像的质量分数。

第一篇论文 SFA

[Ref] D. Li, T. Jiang, W. Lin, and M. Jiang, “Which has better visual quality: the clear blue sky or a blurry animal?,” IEEE Trans. M