《表2 FRML3-DoG-SVR和其它全参考算法的性能比较》

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《基于机器学习的全参考图像质量评价模型泛化能力分析》

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由图4可以看到，无论采用何种FRML-IQA模型结构，FRML-IQA模型在验证集CUC2018中的预测准确度要远远低于其在训练-测试集TID2013或CSIQ中的表现。进一步地，我们选取这27个算法中表现最好的算法FRML3-Do G-SVR，将其性能和未采用机器学习的全参考算法（如SSIM，VIF等）进行比较。其性能比较结果如表2所示。