Revisiting Vision Language Foundations for No-Reference Image Quality Assessment
重新审视用于无参考图像质量评估的视觉语言基础
机构 * Australian Institute for Machine Learning（澳大利亚机器学习研究所） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学）
AI总结 本文系统评估了六个预训练模型在无参考图像质量评估中的表现，发现SigLIP2性能优异，且激活函数选择对模型泛化能力影响显著，引入可学习的激活选择机制，达到新状态的SRCC。
Comments 23 pages, 16 figures. Accepted at WACV 2026
Journal ref IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2026, pp. 5416-5425
