《表4 不同深度学习算法的性能对比》

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《基于底层特征和高级语义的真实失真图像质量评价》

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同时对利用深度学习技术进行图像质量评价的算法进行对比分析，以复现相关算法所用时间为统计指标，见表4。相比于同样针对KonIQ-10k真实失真图像库提出的质量评价算法DeepRN而言，提出的算法模型不仅在训练样本量上有了较明显的降低，而且降低了时间成本。与其他利用深度学习技术对图像质量作出评价的算法而言，在样本量和时间成本上得到了很好的折中效果，充分证明了文中评价模型具有较高的运行效率和预测精度。