論文の概要: Deep Priors for Video Quality Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22566v2
- Date: Tue, 05 Nov 2024 13:21:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-06 14:55:53.874141
- Title: Deep Priors for Video Quality Prediction
- Title（参考訳）: 映像品質予測の深層化
- Authors: Siddharath Narayan Shakya, Parimala Kancharla,
- Abstract要約: 本研究では,1枚の歪みビデオと1枚の参照ビデオを用いて,先行した深度ビデオの学習を行った。
歪んだビデオから元の映像を復元する前、深層ビデオの学習能力を測定し、ビデオの歪みを定量化する。
我々のアルゴリズムは単一のビデオペアを使って訓練されており、ラベル付きデータを必要としない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.327763441385371
- License:
- Abstract: In this work, we designed a completely blind video quality assessment algorithm using the deep video prior. This work mainly explores the utility of deep video prior in estimating the visual quality of the video. In our work, we have used a single distorted video and a reference video pair to learn the deep video prior. At inference time, the learned deep prior is used to restore the original videos from the distorted videos. The ability of learned deep video prior to restore the original video from the distorted video is measured to quantify distortion in the video. Our hypothesis is that the learned deep video prior fails in restoring the highly distorted videos. The restoring ability of deep video prior is proportional to the distortion present in the video. Therefore, we propose to use the distance between the distorted video and the restored video as the perceptual quality of the video. Our algorithm is trained using a single video pair and it does not need any labelled data. We show that our proposed algorithm outperforms the existing unsupervised video quality assessment algorithms in terms of LCC and SROCC on a synthetically distorted video quality assessment dataset.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,従来のディープビデオを用いた完全盲視映像品質評価アルゴリズムを設計した。
この研究は主に、映像の視覚的品質を推定する前のディープビデオの有用性を探求する。
本研究では,1枚の歪みビデオと1枚の参照ビデオを用いて,先行した深度ビデオの学習を行った。
推論時に、学習した深層ビデオは、歪んだビデオから元のビデオを復元するために使用される。
歪んだビデオから元の映像を復元する前、深層ビデオの学習能力を測定し、ビデオの歪みを定量化する。
我々の仮説では、学習されたディープビデオは、高度に歪んだビデオの復元に失敗する。
ディープビデオの復元能力は、ビデオ内の歪みに比例する。
そこで本研究では,変形した映像と復元された映像との距離を,映像の知覚的品質として利用することを提案する。
我々のアルゴリズムは単一のビデオペアを使って訓練されており、ラベル付きデータを必要としない。
提案アルゴリズムは、合成歪み映像品質評価データセット上で、LCCおよびSROCCの観点から、既存の教師なし映像品質評価アルゴリズムよりも優れていることを示す。
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