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데이터 및 연구 · SKILL.md

shamisa-self-supervised-image-quality

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Replace standard VICReg invariance loss with graph-weighted learnable adjacency matrix to enable self-supervised no-reference image quality assessment without human labels. Improves SRCC by +0.017 (2% relative) on six-dataset average and shows stronger cross-dataset transfer. Use when training quality assessment models without paired quality labels.

Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs

Aadu2021 / skillxivNOASSERTION

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