論文の概要: Modular Blind Video Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19276v1
- Date: Thu, 29 Feb 2024 15:44:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-01 14:14:55.621689
- Title: Modular Blind Video Quality Assessment
- Title（参考訳）: モジュールブラインド映像の品質評価
- Authors: Wen Wen and Mu Li and Yabin Zhang and Yiting Liao and Junlin Li and Li
Zhang and Kede Ma
- Abstract要約: Blind Video Quality Assessment (BVQA) は、幅広いビデオベースのプラットフォームやサービスにおけるエンドユーザーの視聴体験を評価し改善する上で重要な役割を担っている。
本稿では,モジュール型BVQAモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.345735020844856
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Blind video quality assessment (BVQA) plays a pivotal role in evaluating and
improving the viewing experience of end-users across a wide range of
video-based platforms and services. Contemporary deep learning-based models
primarily analyze the video content in its aggressively downsampled format,
while being blind to the impact of actual spatial resolution and frame rate on
video quality. In this paper, we propose a modular BVQA model, and a method of
training it to improve its modularity. Specifically, our model comprises a base
quality predictor, a spatial rectifier, and a temporal rectifier, responding to
the visual content and distortion, spatial resolution, and frame rate changes
on video quality, respectively. During training, spatial and temporal
rectifiers are dropped out with some probabilities so as to make the base
quality predictor a standalone BVQA model, which should work better with the
rectifiers. Extensive experiments on both professionally-generated content and
user generated content video databases show that our quality model achieves
superior or comparable performance to current methods. Furthermore, the
modularity of our model offers a great opportunity to analyze existing video
quality databases in terms of their spatial and temporal complexities. Last,
our BVQA model is cost-effective to add other quality-relevant video attributes
such as dynamic range and color gamut as additional rectifiers.
- Abstract（参考訳）: Blind Video Quality Assessment (BVQA) は、幅広いビデオベースのプラットフォームやサービスにおけるエンドユーザーの視聴体験を評価し改善する上で重要な役割を果たしている。
現代のディープラーニングベースのモデルは、主にビデオコンテンツを積極的にサンプル化されたフォーマットで分析し、実際の空間解像度とフレームレートが画質に与える影響を無視する。
本稿では,モジュール型bvqaモデルとそのモジュール性を改善するためのトレーニング手法を提案する。
具体的には,基本品質予測器,空間整形器,時間整形器から構成され,映像品質の視覚的内容と歪み,空間分解能,フレームレートの変化に対応する。
トレーニング中、空間的および時間的整流器は、基準品質予測器を独立したBVQAモデルとし、整流器でよりよく動作するように、ある程度の確率で取り除かれる。
プロが生成したコンテンツとユーザ生成したコンテンツビデオデータベースの両方に関する大規模な実験は、我々の品質モデルが現在の手法よりも優れているか同等のパフォーマンスを達成することを示す。
さらに,このモデルのモジュール性は,既存の映像品質データベースを空間的・時間的複雑度の観点から解析する絶好の機会となる。
最後に、我々のBVQAモデルは、動的範囲や色域などの他の品質関連ビデオ属性を付加整形器として追加するのに費用対効果がある。
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