論文の概要: Unified Quality Assessment of In-the-Wild Videos with Mixed Datasets Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04263v2
• Date: Sun, 15 Nov 2020 09:13:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 02:28:33.513031
• Title: Unified Quality Assessment of In-the-Wild Videos with Mixed Datasets Training
• Title（参考訳）: 混合データセット学習によるWild内映像の統一品質評価
• Authors: Dingquan Li, Tingting Jiang, Ming Jiang
• Abstract要約: 我々は、コンピュータビジョンアプリケーションにおいて、Wildビデオの品質を自動評価することに注力する。 品質評価モデルの性能向上のために,人間の知覚から直観を借りる。 複数のデータセットで単一のVQAモデルをトレーニングするための混合データセットトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.288424566444224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video quality assessment (VQA) is an important problem in computer vision. The videos in computer vision applications are usually captured in the wild. We focus on automatically assessing the quality of in-the-wild videos, which is a challenging problem due to the absence of reference videos, the complexity of distortions, and the diversity of video contents. Moreover, the video contents and distortions among existing datasets are quite different, which leads to poor performance of data-driven methods in the cross-dataset evaluation setting. To improve the performance of quality assessment models, we borrow intuitions from human perception, specifically, content dependency and temporal-memory effects of human visual system. To face the cross-dataset evaluation challenge, we explore a mixed datasets training strategy for training a single VQA model with multiple datasets. The proposed unified framework explicitly includes three stages: relative quality assessor, nonlinear mapping, and dataset-specific perceptual scale alignment, to jointly predict relative quality, perceptual quality, and subjective quality. Experiments are conducted on four publicly available datasets for VQA in the wild, i.e., LIVE-VQC, LIVE-Qualcomm, KoNViD-1k, and CVD2014. The experimental results verify the effectiveness of the mixed datasets training strategy and prove the superior performance of the unified model in comparison with the state-of-the-art models. For reproducible research, we make the PyTorch implementation of our method available at https://github.com/lidq92/MDTVSFA.
• Abstract（参考訳）: 映像品質評価(VQA)はコンピュータビジョンにおいて重要な問題である。 コンピュータビジョンアプリケーションのビデオは通常、野生で撮影される。 我々は,参照ビデオの欠如,歪みの複雑さ,映像内容の多様性など,難題である,Wild動画の品質を自動評価することに注力する。 さらに、既存のデータセット間のビデオの内容と歪みが全く異なり、データセット間評価設定におけるデータ駆動手法の性能が低下する。 品質評価モデルの性能向上のために、人間の知覚、特に人間の視覚系におけるコンテンツ依存と時間記憶の影響から直観を借りる。 データセット間評価の課題に対処するために、複数のデータセットで単一のVQAモデルをトレーニングするための混合データセットトレーニング戦略を検討する。 提案した統合フレームワークは,相対品質評価器,非線形マッピング,データセット固有の知覚スケールアライメントという3つの段階を明示的に含み,相対品質,知覚品質,主観品質を共同で予測する。 実験は、live-vqc、live-qualcomm、konvid-1k、cvd2014の4つのvqaの公開データセットで行われている。 実験結果は,混合データセットトレーニング戦略の有効性を検証するとともに,最先端モデルと比較して統合モデルの優れた性能を示す。 再現可能な研究のために、我々のメソッドのPyTorch実装をhttps://github.com/lidq92/MDTVSFAで公開します。

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