論文の概要: A Comparative Evaluation of Temporal Pooling Methods for Blind Video Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10651v1
• Date: Tue, 25 Feb 2020 03:35:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 22:04:34.747601
• Title: A Comparative Evaluation of Temporal Pooling Methods for Blind Video Quality Assessment
• Title（参考訳）: ブラインド映像品質評価のための時間的プーリング法の比較評価
• Authors: Zhengzhong Tu, Chia-Ju Chen, Li-Heng Chen, Neil Birkbeck, Balu Adsumilli, and Alan C. Bovik
• Abstract要約: ブラインドビデオ品質評価(VQA)における複数時間プール戦略の能力と限界について検討する。 本研究は、時間プールモデルの適用と選択に関する洞察と一般的なガイダンスを与える。 新しいアンサンブルモデルに加えて、フレームベースの品質予測の時間プールを適用するための一般的なレシピを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.38306490481561
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many objective video quality assessment (VQA) algorithms include a key step of temporal pooling of frame-level quality scores. However, less attention has been paid to studying the relative efficiencies of different pooling methods on no-reference (blind) VQA. Here we conduct a large-scale comparative evaluation to assess the capabilities and limitations of multiple temporal pooling strategies on blind VQA of user-generated videos. The study yields insights and general guidance regarding the application and selection of temporal pooling models. In addition, we also propose an ensemble pooling model built on top of high-performing temporal pooling models. Our experimental results demonstrate the relative efficacies of the evaluated temporal pooling models, using several popular VQA algorithms, and evaluated on two recent large-scale natural video quality databases. In addition to the new ensemble model, we provide a general recipe for applying temporal pooling of frame-based quality predictions.
• Abstract（参考訳）: 多くの客観的ビデオ品質評価(VQA)アルゴリズムは、フレームレベルの品質スコアの時間プールの重要なステップを含む。 しかし、無参照VQAにおける異なるプール方式の相対的効率について、より少ない注意が払われている。 本稿では,ユーザ生成ビデオのブラインドvqaにおける複数時間プーリング戦略の能力と限界を評価するために,大規模比較評価を行う。 この研究は、時間的プーリングモデルの適用と選択に関する洞察と一般的なガイダンスをもたらす。 また,高性能時間プールモデル上に構築したアンサンブルプールモデルを提案する。 実験の結果,評価された時間プールモデルの有効性を実証し,いくつかのVQAアルゴリズムを用いて評価し,最近の2つの大規模自然映像品質データベースで評価した。 新しいアンサンブルモデルに加えて,フレームベース品質予測の時間的プーリングを適用する一般的なレシピを提供する。

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