HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

قاعدة بيانات تقييم جودة الصور واسعة النطاق لبرنامج استكشاف واترلو

التاريخ

منذ عام واحد

الحجم

3.42 GB

المؤسسة

جامعة واترلو

عنوان URL للنشر

kedema.org

قاعدة بيانات استكشاف واترلو هي قاعدة بيانات واسعة النطاق لتقييم جودة الصور (IQA) أنشأتها جامعة واترلو في كندا. ويهدف إلى توفير تحديات لتنوع محتوى الصور الرقمية في العالم الحقيقي واختبار قدرة التعميم لنماذج تقييم جودة الصورة. تحتوي قاعدة البيانات على 4,744 صورة طبيعية أصلية و 94,880 صورة مشوهة تم إنشاؤها من هذه الصور الأصلية.

على عكس طريقة جمع متوسط درجة الرأي لكل صورة من خلال الاختبار الذاتي، تقترح قاعدة بيانات استكشاف واترلو ثلاثة معايير اختبار بديلة لتقييم أداء نماذج تقييم جودة الصورة، وهي اختبار قابلية تمييز الصورة الأصلية/المشوهة (اختبار D)، واختبار اتساق ترتيب القائمة (اختبار L)، واختبار اتساق التفضيل الزوجي (اختبار P). وباستخدام هذه المعايير، قارن الباحثون 20 نموذجًا معروفًا لتقييم جودة المنتج وأظهروا أنه حتى بالنسبة لأفضل نموذج تقييم جودة المنتج بدون مرجع، تم اكتشاف أكثر من 6 ملايين حالة فشل للنموذج تلقائيًا في أكثر من مليار زوج اختبار.

Waterloo-Exploration.torrent
البذر 1جارٍ التنزيل 0مكتمل 351إجمالي التنزيلات 855
  • Waterloo-Exploration/
    • README.md
      1.65 KB
    • README.txt
      3.31 KB
      • data/
        • waterloo.zip
          3.42 GB

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp