論文の概要: Disentangling Aesthetic and Technical Effects for Video Quality Assessment of User Generated Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04894v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 13:55:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 16:39:03.746656
• Title: Disentangling Aesthetic and Technical Effects for Video Quality Assessment of User Generated Content
• Title（参考訳）: ユーザ生成コンテンツの映像品質評価における美的・技術的効果の相違
• Authors: Haoning Wu, Liang Liao, Chaofeng Chen, Jingwen Hou, Annan Wang, Wenxiu Sun, Qiong Yan, Weisi Lin
• Abstract要約: YouTube-VQA問題における人間の品質知覚のメカニズムはまだ解明されていない。 本稿では,2つの個別評価器を,各問題に特化して設計したビューで訓練する手法を提案する。 我々の盲目主観的研究は、DOVERの別個の評価器が、各不整合品質問題に対する人間の認識と効果的に一致できることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.31355080688127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: User-generated-content (UGC) videos have dominated the Internet during recent years. While many methods attempt to objectively assess the quality of these UGC videos, the mechanisms of human quality perception in the UGC-VQA problem is still yet to be explored. To better explain the quality perception mechanisms and learn more robust representations, we aim to disentangle the effects of aesthetic quality issues and technical quality issues risen by the complicated video generation processes in the UGC-VQA problem. To overcome the absence of respective supervisions during disentanglement, we propose the Limited View Biased Supervisions (LVBS) scheme where two separate evaluators are trained with decomposed views specifically designed for each issue. Composed of an Aesthetic Quality Evaluator (AQE) and a Technical Quality Evaluator (TQE) under the LVBS scheme, the proposed Disentangled Objective Video Quality Evaluator (DOVER) reach excellent performance (0.91 SRCC for KoNViD-1k, 0.89 SRCC for LSVQ, 0.88 SRCC for YouTube-UGC) in the UGC-VQA problem. More importantly, our blind subjective studies prove that the separate evaluators in DOVER can effectively match human perception on respective disentangled quality issues. Codes and demos are released in https://github.com/teowu/dover.
• Abstract（参考訳）: 近年,ユーザ生成コンテンツ(UGC)ビデオがインターネットを支配している。 UGCビデオの品質を客観的に評価するために多くの手法が試みられているが、UGC-VQA問題における人間の品質知覚のメカニズムはまだ解明されていない。 UGC-VQA問題における複雑な映像生成プロセスによって生じる審美的品質問題と技術的品質問題の影響を解消することを目的として,品質認識機構をより深く説明し,より堅牢な表現を学習する。 そこで本研究では,各課題に特化して設計された分割ビューを用いて2つの個別評価器を訓練する限定ビューバイアスドスーパービジョン(LVBS)方式を提案する。 LVBS方式下での審美品質評価器 (AQE) と技術品質評価器 (TQE) から構成され,UGC-VQA問題において提案した遠方形映像品質評価器 (DOVER) は, KoNViD-1kでは0.91 SRCC, LSVQでは0.89 SRCC, YouTube-UGCでは0.88 SRCC) に優れていた。 さらに重要なことは、我々の盲目主観的研究は、DOVERの別個の評価器が、異なる品質問題に対する人間の知覚と効果的に一致できることを証明している。 コードとデモはhttps://github.com/teowu/dover.comで公開されている。

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