Jul, 2023

通过简化视频质量模型的设计分析视频质量数据集

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TL;DR通过设计简约的 BVQA 模型，我们对 VQA 数据集进行计算分析，发现几乎所有数据集都存在易的数据集问题，并对基本构建模块的选择进行研究，对当前 BVQA 进展表示疑虑，并为构建下一代 VQA 数据集和模型提供了指导。
发现论文，激发创造
  • 模块化盲视频质量评估

    通过提出一个模块化的盲视频质量评估模型，该模型结合了基本质量预测器、空间矫正器和时间矫正器，分别对视觉内容和失真、空间分辨率和帧率变化对视频质量的影响进行评估，实验证明该模型在视频数据库上取得了优秀的性能，并能够成本效益地添加其他与质量相关的视频属性。

    Feb, 2024

  • UGC-VQA：用户生成内容盲视频质量评估基准

    通过在视频质量评估领域进行广泛的评估，该论文提出了一种新的基于融合的视频质量评估模型 VIDEVAL，有效平衡了 VQA 性能和效率，并在考虑了更少的统计特征（即 60 个统计特征）的情况下取得了最先进的性能。

    May, 2020

  • 利用丰富的质量感知特征增强盲视频质量评估

    本文提出了一种简单但有效的方法来增强社交媒体视频的盲视频质量评估（BVQA）模型。通过利用来自预训练盲图像质量评估（BIQA）和 BVQA 模型的丰富质量感知特征作为辅助特征，帮助 BVQA 模型处理社交媒体视频的复杂失真和多样内容。

    May, 2024

  • 通过品质感知预训练和运动感知盲目评估野外视频的质量

    本文提出了一种模型基础的迁移学习方法，旨在将知识从图像质量评估（IQA）数据库和大规模的行为识别中传输到目标视频质量评估（VQA）数据库。该方法使用混合的列表排序损失函数进行训练，并在六个数据库上进行广泛的实验以验证其有效性。

    Aug, 2021

  • 盲图像质量评估：简要调查

    本综述对盲图像质量评估 (BIQA) 领域的最新发展和新兴趋势进行了全面分析和讨论，包括专注于特定畸变和通用方法的手工制作 BIQA、采用监督和无监督学习技术的深度学习 BIQA，以及考虑视觉与音频、视觉与文本模态之间相互作用的多模态质量评估方法。同时，还探讨了代表性的 BIQA 数据库，包括合成和真实畸变。我们相信，本综述对视觉质量社区的最新进展和新兴趋势提供了有价值的理解。

    Dec, 2023

  • 锐度对盲视频质量评估的影响研究

    视频质量评估是目前研究的重点领域之一，本研究通过使用卷积神经网络和深度神经网络等机器学习方法，探索了视频质量中的清晰度效应，并在现有视频质量数据库上进行了比较研究。

    Apr, 2024

  • 在实验室和野外学习盲目评估图像质量

    通过多个畸变场景下的图像数据库训练，我们提出的盲视觉质量评估深度网络模型可以有效地在实验室和野外进行盲目评估，比以前的方法具有更高的评估精度。

    Jul, 2019

  • 盲图像质量评估的质量感知预训练模型

    本文提出一种针对颗粒图像质量评估自我监督学习的预测任务方法，通过约束学习过程并设计质量感知对比损失，并基于改进的退化过程形成了一个约 $2 imes10^7$ 的退化空间。实验结果表明该方法显著提高了常见 BIQA 数据集上的性能。

    Mar, 2023

  • 混合数据集下野外视频的统一质量评估培训

    在计算机视觉中，我们提出了一种用于自动评估野外采集视频质量的混合数据集训练策略，并探索了人类视觉系统的内容依赖性和时间记忆效应。实验结果表明，该模型在相对质量、感知质量和主观质量预测方面具有卓越性能，与现有最先进的模型相比，提高了 VQA 性能的成功率。

    Nov, 2020

  • 卷积神经网络用于视频质量评估

    本文介绍一种基于深度学习框架的视频质量评估方法，综合考虑了压缩失真和传输延迟，通过端到端特征学习，可提高视频内容传输机制 VQA 的准确性。

    Sep, 2018