【摘 要】
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图像质量评价模型通过判定与人类视觉系统一致的图像特征达到评价图像质量的目的。近些年随着深度学习的发展，出现了很多基于深度学习的图像质量评价模型，但是现有模型在小数据
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院; 合肥工业大学数学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61872407，61572167);科技部国家国际合作专项项目(2015DFA11450)资助
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图像质量评价模型通过判定与人类视觉系统一致的图像特征达到评价图像质量的目的。近些年随着深度学习的发展，出现了很多基于深度学习的图像质量评价模型，但是现有模型在小数据量环境下很容易出现过拟合问题。本文通过对DIQaM＿FR/NR质量评价模型深入分析，提出了一种Res-DIQaM＿FR/NR图像质量评价模型,改进模型采用迁移学习方法利用预训练的ResNet50网络替代原有的特征提取层进行图像特征提取，使用全局平均池化层取代原模型中全连接层(FC-512)。改进后的模型在降低原模型复杂度的同时深化了原有网络结构。实验表明，提出的模型即使在小数据量环境下也能够较好地模拟人类视觉系统并能准确地评价图像质量。
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