論文の概要: AIS 2024 Challenge on Video Quality Assessment of User-Generated Content: Methods and Results
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16205v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 21:02:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 15:27:26.442232
- Title: AIS 2024 Challenge on Video Quality Assessment of User-Generated Content: Methods and Results
- Title（参考訳）: AIS 2024 ユーザ生成コンテンツの映像品質評価に関する課題:方法と結果
- Authors: Marcos V. Conde, Saman Zadtootaghaj, Nabajeet Barman, Radu Timofte, Chenlong He, Qi Zheng, Ruoxi Zhu, Zhengzhong Tu, Haiqiang Wang, Xiangguang Chen, Wenhui Meng, Xiang Pan, Huiying Shi, Han Zhu, Xiaozhong Xu, Lei Sun, Zhenzhong Chen, Shan Liu, Zicheng Zhang, Haoning Wu, Yingjie Zhou, Chunyi Li, Xiaohong Liu, Weisi Lin, Guangtao Zhai, Wei Sun, Yuqin Cao, Yanwei Jiang, Jun Jia, Zhichao Zhang, Zijian Chen, Weixia Zhang, Xiongkuo Min, Steve Göring, Zihao Qi, Chen Feng,
- Abstract要約: 本稿では,ユーザ生成コンテンツ(UGC)に着目したAIS 2024ビデオ品質アセスメント(VQA)チャレンジについてレビューする。
この課題の目的は、ビデオの知覚品質を推定できるディープラーニングベースの手法を収集することである。
YouTubeデータセットから生成されたビデオには、さまざまなコンテンツ(スポーツ、ゲーム、歌詞、アニメなど)、品質、解像度が含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 140.47245070508353
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper reviews the AIS 2024 Video Quality Assessment (VQA) Challenge, focused on User-Generated Content (UGC). The aim of this challenge is to gather deep learning-based methods capable of estimating the perceptual quality of UGC videos. The user-generated videos from the YouTube UGC Dataset include diverse content (sports, games, lyrics, anime, etc.), quality and resolutions. The proposed methods must process 30 FHD frames under 1 second. In the challenge, a total of 102 participants registered, and 15 submitted code and models. The performance of the top-5 submissions is reviewed and provided here as a survey of diverse deep models for efficient video quality assessment of user-generated content.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザ生成コンテンツ(UGC)に着目したAIS 2024ビデオ品質アセスメント(VQA)チャレンジをレビューする。
この課題の目的は、UGCビデオの知覚品質を推定できるディープラーニングベースの手法を収集することである。
YouTube UGC Datasetのユーザー生成ビデオには、さまざまなコンテンツ(スポーツ、ゲーム、歌詞、アニメなど)、品質、解像度が含まれている。
提案手法では,30FHDフレームを1秒以下で処理する必要がある。
チャレンジでは、合計102人の参加者が登録され、15人がコードとモデルを提出した。
ユーザ生成コンテンツの効率的な映像品質評価のための多種多様な深層モデルに関する調査として,トップ5投稿のパフォーマンスを概観し,紹介する。
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