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申请/专利权人：北京金山云网络技术有限公司

摘要：本申请提供的质量评价方法、装置、电子设备及存储介质，通过分别利用第一质量评价模型、第二质量评价模型对待测对象进行质量评价，实现了一种采用多阶段两阶段策略对待测对象进行由粗到细的质量预测的质量评价方案，能有效解决图像或视频等多媒体数据的质量评价问题，并且，该方案由于首先利用第一质量评价模型对待测对象进行粗粒度质量评价，之后，进一步以粗粒度质量评价结果为先验知识，利用第二质量评价模型进行质量评价的微调最终得到待测对象的细粒度质量评价结果，从而可实现对待测对象的高精度的质量评价。

主权项：1.一种质量评价方法，其特征在于，包括：获取待评价的目标对象；所述待评价的目标对象是多媒体数据；利用第一质量评价模型对所述目标对象进行质量评价，得到第一评价结果；利用第二质量评价模型，根据所述第一评价结果对所述目标对象进行质量评价，得到第二评价结果；其中，所述第二质量评价模型基于所述第一质量评价模型的样本和所述第一质量评价模型对所述样本的第一评价结果训练得到，以使所述第二质量评价模型的第二评价结果对应的质量评价精细粒度，高于所述第一质量评价模型的第一评价结果对应的质量评价精细粒度；其中，所述第一质量评价模型包括第一特征提取层、第一泛化处理层和softmax层；所述利用第一质量评价模型对所述目标对象进行质量评价，得到第一评价结果，包括：将所述目标对象输入所述第一特征提取层，利用所述第一特征提取层对所述目标对象进行特征提取处理，得到第一特征；利用所述第一泛化处理层对所述第一特征进行提炼处理，得到第二特征；利用所述softmax层将所述第二特征映射为样本标记空间中各个第一粒度分值分别对应的置信度；所述第一评价结果包括：所述各个第一粒度分值中置信度最高的目标第一粒度分值；所述第二质量评价模型包括第二特征提取层、第二泛化处理层和全连接层；所述利用第二质量评价模型，根据所述第一评价结果对所述目标对象进行质量评价，得到第二评价结果，包括：将所述目标对象输入所述第二特征提取层，利用所述第二特征提取层对所述目标对象进行特征提取处理，得到第三特征；利用所述第二泛化处理层对所述第三特征进行提炼处理，得到第四特征；将所述第四特征和所述第一评价结果输入所述全连接层，利用所述全连接层将所述第四特征和所述第一评价结果映射到样本标记空间，得到所述目标对象在样本标记空间对应的第二粒度分值；其中，所述第二评价结果包括所述第二粒度分值；所述第二粒度分值由所述目标第一粒度分值和微调分值构成，所述微调分值为小于两个相邻第一粒度分值的差值绝对值的非负数值。

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