論文の概要: A Subjective Quality Study for Video Frame Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07727v2
• Date: Thu, 22 Jun 2023 12:56:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 18:20:31.246624
• Title: A Subjective Quality Study for Video Frame Interpolation
• Title（参考訳）: 映像フレーム補間における主観的品質調査
• Authors: Duolikun Danier, Fan Zhang and David Bull
• Abstract要約: 本稿では,新たに開発されたビデオデータベースBVI-VFIに基づくビデオフレーム(VFI)の主観的品質調査について述べる。 BVI-VFIは、3つの異なるフレームレートで36の参照シーケンスと、5つの従来の学習ベースのVFIアルゴリズムを用いて生成された180の歪みビデオを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.151439675744056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Video frame interpolation (VFI) is one of the fundamental research areas in video processing and there has been extensive research on novel and enhanced interpolation algorithms. The same is not true for quality assessment of the interpolated content. In this paper, we describe a subjective quality study for VFI based on a newly developed video database, BVI-VFI. BVI-VFI contains 36 reference sequences at three different frame rates and 180 distorted videos generated using five conventional and learning based VFI algorithms. Subjective opinion scores have been collected from 60 human participants, and then employed to evaluate eight popular quality metrics, including PSNR, SSIM and LPIPS which are all commonly used for assessing VFI methods. The results indicate that none of these metrics provide acceptable correlation with the perceived quality on interpolated content, with the best-performing metric, LPIPS, offering a SROCC value below 0.6. Our findings show that there is an urgent need to develop a bespoke perceptual quality metric for VFI. The BVI-VFI dataset is publicly available and can be accessed at https://danier97.github.io/BVI-VFI/.
• Abstract（参考訳）: ビデオフレーム補間(VFI)は,ビデオ処理における基礎研究の1つであり,新しい補間アルゴリズムや拡張補間アルゴリズムの研究が盛んである。 補間されたコンテンツの品質評価にも同じことが当てはまらない。 本稿では,新たに開発されたビデオデータベースBVI-VFIに基づくVFIの主観的品質調査について述べる。 BVI-VFIは、3つの異なるフレームレートで36の参照シーケンスと、5つの従来の学習ベースのVFIアルゴリズムを用いて生成された180の歪みビデオを含んでいる。 主観的評価スコアは60人の被験者から収集され、PSNR、SSIM、LPIPSを含む8つの一般的な品質指標の評価に使用される。 その結果、これらの指標は補間コンテンツの品質と許容できる相関性を持たず、最も優れた指標であるlpipsは0.6未満のsrocc値を示した。 以上の結果から,VFIの知覚品質測定基準の確立が急務であることが示唆された。 BVI-VFIデータセットは公開されており、https://danier97.github.io/BVI-VFI/でアクセスできる。

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