論文の概要: Modular Blind Video Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19276v2
- Date: Tue, 5 Mar 2024 02:48:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 11:47:29.282486
- 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。
関連論文リスト
- Enhancing Blind Video Quality Assessment with Rich Quality-aware Features [79.18772373737724]
ソーシャルメディアビデオの視覚的品質評価(BVQA)モデルを改善するための,シンプルだが効果的な手法を提案する。
本稿では,BIQAモデルとBVQAモデルを用いて,事前学習したブラインド画像品質評価(BIQA)から,リッチな品質認識機能について検討する。
実験により,提案モデルが3つのソーシャルメディアVQAデータセット上で最高の性能を発揮することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-14T16:32:11Z) - SalFoM: Dynamic Saliency Prediction with Video Foundation Models [37.25208752620703]
ビデオサリエンシ予測(VSP)は人間の視覚システムと比較して有望な性能を示した。
本稿では,新しいエンコーダデコーダビデオトランスアーキテクチャであるSalFoMを紹介する。
本モデルはUnMasked Teacher(UMT)抽出器を使用し,異種デコーダを意識した時間変換器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T22:38:54Z) - KVQ: Kwai Video Quality Assessment for Short-form Videos [24.5291786508361]
我々は,600本のユーザアップロードショートビデオと3600本のプロセッシングビデオからなる,最初の大規模KVQ(Kleidoscope short Video database for Quality Assessment)を構築した。
そこで我々は,KSVQEというビデオ品質評価装置を提案する。これにより,品質決定セマンティクスを大規模視覚言語モデルの内容理解とともに識別することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-11T14:37:54Z) - Analysis of Video Quality Datasets via Design of Minimalistic Video Quality Models [71.06007696593704]
BVQA(Blind Quality Assessment)は、実世界のビデオ対応メディアアプリケーションにおけるエンドユーザの視聴体験の監視と改善に不可欠である。
実験分野として、BVQAモデルの改良は、主に数個の人間の評価されたVQAデータセットに基づいて測定されている。
最小主義的BVQAモデルを用いて,VQAデータセットの第一種計算解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-26T06:38:33Z) - CONVIQT: Contrastive Video Quality Estimator [63.749184706461826]
知覚ビデオ品質評価(VQA)は、多くのストリーミングおよびビデオ共有プラットフォームにおいて不可欠な要素である。
本稿では,視覚的に関連のある映像品質表現を自己指導的に学習する問題について考察する。
本研究は, 自己教師型学習を用いて, 知覚力による説得力のある表現が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-29T15:22:01Z) - DisCoVQA: Temporal Distortion-Content Transformers for Video Quality
Assessment [56.42140467085586]
いくつかの時間的変動は時間的歪みを引き起こし、余分な品質劣化を引き起こす。
人間の視覚システムは、しばしば異なる内容のフレームに対して異なる注意を向ける。
本稿では, この2つの問題に対処するための, トランスフォーマーを用いたVQA手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-20T15:31:27Z) - A Deep Learning based No-reference Quality Assessment Model for UGC
Videos [44.00578772367465]
従来のビデオ品質評価(VQA)研究では、画像認識モデルまたは画像品質評価(IQA)モデルを使用して、品質回帰のためのビデオのフレームレベルの特徴を抽出している。
ビデオフレームの生画素から高品質な空間特徴表現を学習するために,エンドツーエンドの空間特徴抽出ネットワークを訓練する,非常に単純で効果的なVQAモデルを提案する。
より優れた品質認識機能により、単純な多層認識層(MLP)ネットワークのみを用いてチャンクレベルの品質スコアに回帰し、時間平均プーリング戦略を採用してビデオを得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-29T12:45:21Z) - RAPIQUE: Rapid and Accurate Video Quality Prediction of User Generated
Content [44.03188436272383]
RAPIQUE(Rapid and Accurate Video Quality Evaluator)をダブする、コンテンツのための効率的で効率的なビデオ品質モデルを紹介します。
RAPIQUEは、品質認識のシーン統計機能と意味認識の深い畳み込み機能の両方の利点を組み合わせて活用します。
最近の大規模なビデオ品質データベースに関する実験結果から、RAPIQUEはすべてのデータセットで最高のパフォーマンスを計算コストを大幅に削減できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-26T17:23:46Z) - Study on the Assessment of the Quality of Experience of Streaming Video [117.44028458220427]
本稿では,ストリーミング映像のQoEの主観的推定に対する様々な客観的要因の影響について検討する。
本論文では標準的および手作り的特徴を示し,その相関とp値を示す。
SQoE-IIIデータベースは、これまでで最大の、そして最も現実的なデータベースだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-08T18:46:09Z) - UGC-VQA: Benchmarking Blind Video Quality Assessment for User Generated
Content [59.13821614689478]
コンテンツの品質劣化は予測不能で、複雑で、しばしば開始されるため、Wild動画のブラインド品質の予測は非常に難しい。
ここでは、主要なVQAモデルの包括的評価を行うことにより、この問題の進展に寄与する。
先行するVQAモデルの特徴の上に特徴選択戦略を適用することで,先行するモデルが使用する統計的特徴のうち60点を抽出することができる。
我々の実験結果から,VIDEVALは,他の先行モデルよりも計算コストがかなり低く,最先端の性能を達成できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-29T00:39:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。