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摘要：本发明属于视频图像压缩领域，公开了一种适用于机器视觉任务的恰可识别失真预测模型及方法，包括JRD图像生成网络G、判别网络D和残差引导JRD回归网络R；所述JRD图像生成网络G以未压缩的原图像作为输入，以假JRD图像作为输出；之后，将生成图像与原始图像的残差作为对原图的补偿信息一起输入残差引导JRD回归网络R，最终输出预测的JRD分数，其中判别网络D以对抗的方式与生成网络G一起训练，以帮助G产生更接近真JRD图像的生成结果。在本发明提出的无参考模型中，原图像不需要进行若干次的压缩编解码，使预测效率大大提升。同时，在回归网络中，生成图像的残差作为补充信息被输入，使模型最终预测结果更加准确可靠。
主权项：1.一种适用于机器视觉任务的恰可识别失真预测模型，其特征在于，包括JRD图像生成网络G、判别网络D和残差引导JRD回归网络R；所述JRD图像生成网络G以未压缩的原图像作为输入，以假JRD图像作为输出；之后，将生成图像与原始图像的残差作为对原图的补偿信息一起输入残差引导JRD回归网络R，最终输出预测的JRD分数，即该图像压缩的最优量化参数，其中判别网络D以对抗的方式与生成网络G一起训练，以帮助G产生更接近真JRD图像的生成结果。
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百度查询： 杭州电子科技大学 一种适用于机器视觉任务的恰可识别失真预测模型及方法
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