論文の概要: ReLaX-VQA: Residual Fragment and Layer Stack Extraction for Enhancing Video Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11496v3
• Date: Wed, 12 Mar 2025 18:07:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 12:08:55.843464
• Title: ReLaX-VQA: Residual Fragment and Layer Stack Extraction for Enhancing Video Quality Assessment
• Title（参考訳）: ReLaX-VQA:ビデオ品質評価向上のための残留フラグメントとレイヤスタック抽出
• Authors: Xinyi Wang, Angeliki Katsenou, David Bull,
• Abstract要約: ReLaX-VQAは、NRVQA(No-Reference Video Quality Assessment)モデルである。 これは、オリジナルの圧縮されていないビデオに言及することなく、多様なビデオコンテンツの品質を評価するという課題に対処することを目的としている。 NR-VQA法を一貫して上回り、平均Sスコアは0.8658、PLCCは0.8873である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.00766551093652
• License:
• Abstract: With the rapid growth of User-Generated Content (UGC) exchanged between users and sharing platforms, the need for video quality assessment in the wild is increasingly evident. UGC is typically acquired using consumer devices and undergoes multiple rounds of compression (transcoding) before reaching the end user. Therefore, traditional quality metrics that employ the original content as a reference are not suitable. In this paper, we propose ReLaX-VQA, a novel No-Reference Video Quality Assessment (NR-VQA) model that aims to address the challenges of evaluating the quality of diverse video content without reference to the original uncompressed videos. ReLaX-VQA uses frame differences to select spatio-temporal fragments intelligently together with different expressions of spatial features associated with the sampled frames. These are then used to better capture spatial and temporal variabilities in the quality of neighbouring frames. Furthermore, the model enhances abstraction by employing layer-stacking techniques in deep neural network features from Residual Networks and Vision Transformers. Extensive testing across four UGC datasets demonstrates that ReLaX-VQA consistently outperforms existing NR-VQA methods, achieving an average SRCC of 0.8658 and PLCC of 0.8873. Open-source code and trained models that will facilitate further research and applications of NR-VQA can be found at https://github.com/xinyiW915/ReLaX-VQA.
• Abstract（参考訳）: ユーザと共有プラットフォーム間でのユーザ生成コンテンツ(UGC)の交換が急速に増加し,ビデオ品質評価の必要性が高まっている。 UGCは通常、コンシューマデバイスを使用して取得され、エンドユーザーに到達する前に複数の圧縮(コード変換)を行う。 したがって、オリジナルコンテンツを参照として使用する従来の品質指標は適切ではない。 本稿では,従来の非圧縮ビデオに言及せずに多様なビデオコンテンツの品質を評価することの課題に対処することを目的とした,新しいNo-Reference Video Quality Assessment(NR-VQA)モデルであるReLaX-VQAを提案する。 ReLaX-VQAは、フレーム差を利用して、サンプルフレームに関連する空間的特徴の異なる表現とともに、時空間の断片をインテリジェントに選択する。 これらは、隣接するフレームの品質における空間的および時間的変動をよりよく捉えるために使用される。 さらに、このモデルは、Residual NetworksとVision Transformerのディープニューラルネットワーク機能にレイヤスタック技術を採用することで抽象化を強化する。 4つのUGCデータセットにわたる大規模なテストは、ReLaX-VQAが既存のNR-VQA法より一貫して優れており、平均SRCCは0.8658、PLCCは0.8873であることを示している。 NR-VQAのさらなる研究と応用を促進するためのオープンソースコードとトレーニングされたモデルは、https://github.com/xinyiW915/ReLaX-VQAで見ることができる。

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