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摘要

在计算机视觉领域中，图像有序性评估是一个经典而又充满挑战的问题。与普

通的图像分类任务不同，图像有序性评估任务的核心在于探讨图像之间存在的序数

关系。这一特性在多个计算机视觉应用场景中显得尤为关键，包括但不限于年龄估

计、美学评价以及图像复杂度分析等领域。随着深度学习技术的飞速发展，尤其是

卷积神经网络（CNN）的广泛运用，图像有序性评估领域已经取得了令人瞩目的进

展。

然而，尽管CNN在提取局部特征方面表现出较强的能力，但其在全局特征提取

方面存在局限：首先，CNN难以捕捉整