論文の概要: Patch-VQ: 'Patching Up' the Video Quality Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13544v2
- Date: Fri, 25 Feb 2022 05:57:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 02:14:25.660258
- Title: Patch-VQ: 'Patching Up' the Video Quality Problem
- Title（参考訳）: Patch-VQ:ビデオの品質問題
- Authors: Zhenqiang Ying (1), Maniratnam Mandal (1), Deepti Ghadiyaram (2), Alan
Bovik (1) ((1) University of Texas at Austin, (2) Facebook AI)
- Abstract要約: No-Reference (NR) Perceptual Video Quality Assessment (VQA) は、ソーシャルメディアおよびストリーミングメディアアプリケーションにおいて複雑で未解決で重要な問題である。
現在のNRモデルでは、実世界の"In-the-wild"ビデオデータ上での予測能力に制限がある。
私たちは、39,000の現実世界の歪曲したビデオと117,000の空間的局所化されたビデオパッチを含む、最も大きな(遠くまで)主観的なビデオ品質データセットを作成します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850356
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: No-reference (NR) perceptual video quality assessment (VQA) is a complex,
unsolved, and important problem to social and streaming media applications.
Efficient and accurate video quality predictors are needed to monitor and guide
the processing of billions of shared, often imperfect, user-generated content
(UGC). Unfortunately, current NR models are limited in their prediction
capabilities on real-world, "in-the-wild" UGC video data. To advance progress
on this problem, we created the largest (by far) subjective video quality
dataset, containing 39, 000 realworld distorted videos and 117, 000 space-time
localized video patches ('v-patches'), and 5.5M human perceptual quality
annotations. Using this, we created two unique NR-VQA models: (a) a
local-to-global region-based NR VQA architecture (called PVQ) that learns to
predict global video quality and achieves state-of-the-art performance on 3 UGC
datasets, and (b) a first-of-a-kind space-time video quality mapping engine
(called PVQ Mapper) that helps localize and visualize perceptual distortions in
space and time. We will make the new database and prediction models available
immediately following the review process.
- Abstract（参考訳）: No-Reference (NR) Perceptual Video Quality Assessment (VQA)は、ソーシャルメディアおよびストリーミングメディアアプリケーションにおいて複雑で未解決で重要な問題である。
数十億の共有された、しばしば不完全な、ユーザ生成コンテンツ(UGC)の処理を監視し、ガイドするために、効率的で正確なビデオ品質予測器が必要である。
残念なことに、現在のNRモデルは実際のUGCビデオデータの予測能力に制限がある。
この問題を解決するために,本研究では,実世界39,000の歪曲映像と117,000の時空局所化ビデオパッチ(v-patches)と5.5mの人間知覚品質アノテーションを含む,最大(今のところ)主観的映像品質データセットを作成した。
これを用いて、2つのユニークなNR-VQAモデルを作成しました。
(a)グローバルビデオ品質の予測を学習し,3つのUGCデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現する,地域間地域ベースのNR VQAアーキテクチャ(PVQ)
(b)空間と時間における知覚的歪みの局所化と可視化を支援する、初めての時空映像品質マッピングエンジン(pvq mapper)。
レビュープロセスの直後に、新しいデータベースと予測モデルを利用可能にします。
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論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-29T00:39:20Z)
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