論文の概要: Telepresence Video Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09956v1
- Date: Wed, 20 Jul 2022 15:02:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-21 14:08:22.926533
- Title: Telepresence Video Quality Assessment
- Title（参考訳）: テレプレゼンスビデオの品質評価
- Authors: Zhenqiang Ying and Deepti Ghadiyaram and Alan Bovik
- Abstract要約: ライブストリーミングのためのオンラインビデオ品質予測フレームワークを、視覚的およびオーディオ的品質予測を計算するための別々の経路を持つマルチモーダル学習フレームワークを用いて作成する。
私たちのオールインワンモデルは、パッチ、フレーム、クリップ、オーディオヴィジュアルレベルで正確な品質予測を提供することができます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.417089780219326
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video conferencing, which includes both video and audio content, has
contributed to dramatic increases in Internet traffic, as the COVID-19 pandemic
forced millions of people to work and learn from home. Global Internet traffic
of video conferencing has dramatically increased Because of this, efficient and
accurate video quality tools are needed to monitor and perceptually optimize
telepresence traffic streamed via Zoom, Webex, Meet, etc. However, existing
models are limited in their prediction capabilities on multi-modal, live
streaming telepresence content. Here we address the significant challenges of
Telepresence Video Quality Assessment (TVQA) in several ways. First, we
mitigated the dearth of subjectively labeled data by collecting ~2k
telepresence videos from different countries, on which we crowdsourced ~80k
subjective quality labels. Using this new resource, we created a
first-of-a-kind online video quality prediction framework for live streaming,
using a multi-modal learning framework with separate pathways to compute visual
and audio quality predictions. Our all-in-one model is able to provide accurate
quality predictions at the patch, frame, clip, and audiovisual levels. Our
model achieves state-of-the-art performance on both existing quality databases
and our new TVQA database, at a considerably lower computational expense,
making it an attractive solution for mobile and embedded systems.
- Abstract（参考訳）: ビデオ会議はビデオとオーディオの両方を含んでおり、新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックで何百万人もの人々が在宅勤務や学習を余儀なくされ、インターネットトラフィックが劇的に増加した。
ビデオ会議のグローバルなインターネットトラフィックは、zoom、webex、meetなどを通じてストリーミングされるテレプレゼンストラフィックをモニタし、知覚的に最適化するために、効率的で正確なビデオ品質ツールが必要であるため、劇的に増加している。
しかし、既存のモデルは、マルチモーダルなライブストリーミングテレプレゼンスコンテンツの予測能力に制限がある。
本稿では,テレプレゼンス映像品質評価(TVQA)の課題を,いくつかの方法で解決する。
まず、異なる国から約2kのテレプレゼンス動画を収集し、主観的品質のラベルをクラウドソースすることで、主観的ラベル付きデータの重大さを軽減した。
この新しいリソースを使って、ライブストリーミングのための初めてのオンラインビデオ品質予測フレームワークを作成し、視覚とオーディオの品質予測を計算するために、別々の経路を持つマルチモーダル学習フレームワークを使用しました。
当社のオールインワンモデルは、パッチ、フレーム、クリップ、オーディオビジュアルレベルでの正確な品質予測を提供することができます。
我々のモデルは,既存の品質データベースと新しいTVQAデータベースの両方において,計算コストを大幅に削減して最先端の性能を実現し,モバイルおよび組み込みシステムにとって魅力的なソリューションとなる。
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