論文の概要: Priorformer: A UGC-VQA Method with content and distortion priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16297v1
- Date: Mon, 24 Jun 2024 03:49:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 16:13:09.865286
- Title: Priorformer: A UGC-VQA Method with content and distortion priors
- Title（参考訳）: Priorformer: コンテンツと歪みを先行するUGC-VQA法
- Authors: Yajing Pei, Shiyu Huang, Yiting Lu, Xin Li, Zhibo Chen,
- Abstract要約: 本稿では,ブラインドビデオ品質評価(BVQA)モデルのための前処理型視覚変換器を提案する。
事前学習した2つの特徴抽出器からコンテンツと歪みの埋め込みを抽出することにより、コンテンツと歪みの先行を2つ導入する。
我々は、KoNViD-1K, LIVE-VQC, YouTube-UGCを含む3つの公開VQAデータセットに対して、最先端のパフォーマンスを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.462151541386929
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: User Generated Content (UGC) videos are susceptible to complicated and variant degradations and contents, which prevents the existing blind video quality assessment (BVQA) models from good performance since the lack of the adapability of distortions and contents. To mitigate this, we propose a novel prior-augmented perceptual vision transformer (PriorFormer) for the BVQA of UGC, which boots its adaptability and representation capability for divergent contents and distortions. Concretely, we introduce two powerful priors, i.e., the content and distortion priors, by extracting the content and distortion embeddings from two pre-trained feature extractors. Then we adopt these two powerful embeddings as the adaptive prior tokens, which are transferred to the vision transformer backbone jointly with implicit quality features. Based on the above strategy, the proposed PriorFormer achieves state-of-the-art performance on three public UGC VQA datasets including KoNViD-1K, LIVE-VQC and YouTube-UGC.
- Abstract（参考訳）: ユーザ生成コンテンツ(UGC)ビデオは、複雑で異質な劣化やコンテンツの影響を受けやすいため、既存のブラインドビデオ品質評価(BVQA)モデルは、歪みやコンテンツの適応性が欠如しているため、パフォーマンスが良くない。
そこで本研究では,UGC の BVQA に対する事前拡張型知覚視覚変換器 (PriorFormer) を提案する。
具体的には、2つの事前訓練された特徴抽出器からコンテンツと歪みの埋め込みを抽出することで、コンテンツと歪みの先行を2つ導入する。
次に、これらの2つの強力な埋め込みを適応型先行トークンとして採用し、視覚変換器のバックボーンに暗黙的な品質特徴とともに転送する。
上記の戦略に基づいて、提案されたPreferFormerは、KoNViD-1K、LIVE-VQC、YouTube-UGCを含む3つの公開UGC VQAデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
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