Fugu-MT 論文翻訳(概要): VMAF Re-implementation on PyTorch: Some Experimental Results

論文の概要: VMAF Re-implementation on PyTorch: Some Experimental Results

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15578v1
Date: Tue, 24 Oct 2023 07:42:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-25 20:11:47.081030
Title: VMAF Re-implementation on PyTorch: Some Experimental Results
Title（参考訳）: VMAFによるPyTorchの再実装:実験結果
Authors: Kirill Aistov and Maxim Koroteev
Abstract要約: PyTorchフレームワークを用いたVMAFの実装を提案する。この実装について、標準 (libvmaf) と比較すると、VMAF ユニットでは $lesssim 10-2$ という差がある。目的関数としてVMAFを使用する場合の計算勾配について検討し、この関数を用いたトレーニングが動作不良な勾配を生じさせないことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1756081703276
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Based on the standard VMAF implementation we propose an implementation of VMAF using PyTorch framework. For this implementation comparisons with the standard (libvmaf) show the discrepancy $\lesssim 10^{-2}$ in VMAF units. We investigate gradients computation when using VMAF as an objective function and demonstrate that training using this function does not result in ill-behaving gradients.
Abstract（参考訳）: 標準VMAF実装に基づいて,PyTorchフレームワークを用いたVMAFの実装を提案する。この実装で標準(libvmaf)と比較すると、vmafユニットで$\lesssim 10^{-2}$の差が示される。目的関数としてVMAFを使用する場合の勾配計算について検討し、この関数を用いたトレーニングが不利な勾配を生じさせないことを示す。

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