【文件属性】：
文件名称：二抽取代码MATLAB-rnn-biqa:基于RNN的盲图质量模型
文件大小：5KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-26 12:30:42
系统开源
二摘代码MATLAB
基于RNN的盲图质量模型（RNN-BIQA）
RNN-BIQA模型将输入图像分为补丁，然后使用CNN模型从每个补丁中提取特征，以形成特征向量序列。
然后，基于RNN的模型可用于从特征向量序列中预测主观质量得分（MOS）。
训练模型包括两个阶段。
首先，需要在训练集中的图像块上训练用于特征提取的CNN模型。
我们提供了经过预训练的CNN特征提取器。
有关如何训练CNN特征提取器的建议，请参考CNN-TLVQM视频质量模型的GitHub页面。
请注意，CNN-TLVQM和RNN-BIQA中使用的CNN模型相似，但不完全相同。
对于第二阶段，训练和测试基于RNN的质量模型，您可以参考KoNIQ_Example.mat中的Matlab代码示例。
要使用此示例，您需要下载KoNIQ-10k图像质量，可在中获得。
该代码已使用Matlab
R2020a版本进行了测试。
请注意，Matlab的早期版本不支持GRU层。
【文件预览】：
rnn-biqa-main
----huberRegressionLayer.m(2KB)
----README.md(1KB)
----MakeRNNFeatures.m(4KB)
----TrainRNNModel.m(2KB)
----KoNIQ_Example.m(2KB)