論文の概要: StarVQA+: Co-training Space-Time Attention for Video Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12298v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 14:27:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 12:58:25.492554
• Title: StarVQA+: Co-training Space-Time Attention for Video Quality Assessment
• Title（参考訳）: starvqa+: 映像品質評価のための時空注意の訓練
• Authors: Fengchuang Xing, Yuan-Gen Wang, Weixuan Tang, Guopu Zhu, Sam Kwong
• Abstract要約: 自己注意に基づくトランスフォーマーは多くのコンピュータビジョンタスクで大きな成功を収めた。 しかし,ビデオ品質評価(VQA)への適用は今のところ不十分である。 本稿では,StarVQA+と呼ばれる,VQA問題に対する協調学習型空間時間注意ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.548364244708715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-attention based Transformer has achieved great success in many computer vision tasks. However, its application to video quality assessment (VQA) has not been satisfactory so far. Evaluating the quality of in-the-wild videos is challenging due to the unknown of pristine reference and shooting distortion. This paper presents a co-trained Space-Time Attention network for the VQA problem, termed StarVQA+. Specifically, we first build StarVQA+ by alternately concatenating the divided space-time attention. Then, to facilitate the training of StarVQA+, we design a vectorized regression loss by encoding the mean opinion score (MOS) to the probability vector and embedding a special token as the learnable variable of MOS, leading to better fitting of human's rating process. Finally, to solve the data hungry problem with Transformer, we propose to co-train the spatial and temporal attention weights using both images and videos. Various experiments are conducted on the de-facto in-the-wild video datasets, including LIVE-Qualcomm, LIVE-VQC, KoNViD-1k, YouTube-UGC, LSVQ, LSVQ-1080p, and DVL2021. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed StarVQA+ over the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 自己注意に基づくトランスフォーマーは多くのコンピュータビジョンタスクで大きな成功を収めた。 しかし,ビデオ品質評価(VQA)への適用は今のところ不十分である。 地中ビデオの品質を評価することは、プリスタン参照の未知と撮影歪みのために難しい。 本稿では,StarVQA+と呼ばれる,VQA問題に対する学習時空間注意ネットワークを提案する。 具体的には、分割された時空の注意を交互に結合することで、StarVQA+を構築する。 そして、StarVQA+のトレーニングを容易にするために、平均世論スコア(MOS)を確率ベクトルに符号化し、特殊トークンをMOSの学習可能な変数として埋め込むことにより、ベクトル化回帰損失を設計し、人間の評価プロセスをよりよく適合させる。 最後に,トランスフォーマによるデータ空腹問題を解決するために,映像と映像の両方を用いて空間的および時間的注意重みを共学習する。 LIVE-Qualcomm, LIVE-VQC, KoNViD-1k, YouTube-UGC, LSVQ, LSVQ-1080p, DVL2021など,様々な実験を行った。 実験の結果,提案するstarvqa+が最先端技術よりも優れていることが示された。

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