論文の概要: RMT-BVQA: Recurrent Memory Transformer-based Blind Video Quality Assessment for Enhanced Video Content
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08621v5
- Date: Thu, 10 Oct 2024 20:32:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-14 13:28:12.600964
- Title: RMT-BVQA: Recurrent Memory Transformer-based Blind Video Quality Assessment for Enhanced Video Content
- Title（参考訳）: RMT-BVQA:リカレントメモリ変換器による高画質化のためのブラインド映像品質評価
- Authors: Tianhao Peng, Chen Feng, Duolikun Danier, Fan Zhang, Benoit Vallade, Alex Mackin, David Bull,
- Abstract要約: 本稿では,映像コンテンツの改良を目的とした新しいブラインド・ディープ・ビデオ品質評価手法を提案する。
新しいリカレントメモリトランス (Recurrent Memory Transformer, RMT) ベースのネットワークアーキテクチャを使用して、ビデオ品質の表現を得る。
抽出された品質表現は線形回帰によって合成され、ビデオレベルの品質指標を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.283653823423298
- License:
- Abstract: With recent advances in deep learning, numerous algorithms have been developed to enhance video quality, reduce visual artifacts, and improve perceptual quality. However, little research has been reported on the quality assessment of enhanced content - the evaluation of enhancement methods is often based on quality metrics that were designed for compression applications. In this paper, we propose a novel blind deep video quality assessment (VQA) method specifically for enhanced video content. It employs a new Recurrent Memory Transformer (RMT) based network architecture to obtain video quality representations, which is optimized through a novel content-quality-aware contrastive learning strategy based on a new database containing 13K training patches with enhanced content. The extracted quality representations are then combined through linear regression to generate video-level quality indices. The proposed method, RMT-BVQA, has been evaluated on the VDPVE (VQA Dataset for Perceptual Video Enhancement) database through a five-fold cross validation. The results show its superior correlation performance when compared to ten existing no-reference quality metrics.
- Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩により、ビデオ品質の向上、視覚的アーティファクトの削減、知覚的品質の向上など、数多くのアルゴリズムが開発されている。
しかし, コンテントの品質評価についてはほとんど研究されていない - 圧縮アプリケーション用に設計された品質指標に基づいて, エンハンスメント手法の評価を行う場合が多い。
本稿では,映像コンテンツの改良を目的とした新しいブラインドディープ・ビデオ品質評価手法を提案する。
新たなRecurrent Memory Transformer (RMT) ベースのネットワークアーキテクチャを用いて,13Kトレーニングパッチと拡張コンテンツを備えた新しいデータベースをベースとした,コンテンツ品質に配慮したコントラスト学習戦略を通じて最適化されたビデオ品質表現を実現する。
抽出された品質表現は線形回帰によって合成され、ビデオレベルの品質指標を生成する。
提案手法であるRTT-BVQAは,VDPVE(VQA Dataset for Perceptual Video Enhancement)データベース上で5倍のクロスバリデーションによって評価されている。
その結果、既存の10の非参照品質指標と比較すると、相関性能が優れていることがわかった。
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