本文提出了一种简单有效的 UGC 视频质量评估模型，通过训练端到端的空间特征提取网络直接从视频帧像素中学习感知质量的空间特征表示，并提取运动特征来度量空间特征无法建模的时间相关失真。

Apr, 2022

该论文综述了 AIS 2024 视频质量评估（VQA）挑战，着重于用户生成内容（UGC）。该挑战旨在收集能够估计 UGC 视频感知质量的基于深度学习的方法。挑战中的用户生成视频来自 YouTube UGC 数据集，包括多样的内容（体育、游戏、歌词、动漫等）、质量和分辨率。提出的方法必须在 1 秒内处理 30 个 FHD 帧。在挑战中，共有 102 位参与者注册，其中 15 人提交了代码和模型。本文回顾了前 5 个提交的性能，并提供了对用户生成内容高效视频质量评估的各种深度模型的调查。

Apr, 2024

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

我们提出了一种基于堆栈的视频质量评估 (VQA) 框架，可以更准确地基于人类主观感知预测增强视频的视频质量，并考虑了视频语义理解等因素，进而在 YouTube 视频等多种应用场景中得到了广泛应用。

May, 2023

利用自监督学习方法提升视觉地理定位技术性能和训练效率，通过统合 SimCLR、MoCov2、BYOL、SimSiam、Barlow Twins 和 VICReg 等多种自监督学习方法，研究训练策略和参数设置对视觉地理定位任务的适应性

Jul, 2023

视频质量评估的挑战在于解决用户生成内容视频中存在的严重失真导致整体视觉质量下降的问题，提出了 Visual Quality Transformer (VQT) 方法，并通过实验证明了其优于其他方法的性能。

Jul, 2023

介绍了一种名为 S$^2$VS 的视频相似度学习方法，采用自我监督学习来处理多个检索和检测任务，使用任务定制的增强和 InfoNCE 损失，同时学习自相似性和硬负相似性，具有与有标注数据方法相媲美的性能，在视频相关性定义的不同颗粒度上均达到了最先进水平。

Apr, 2023

本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的半监督学习方法：VideoSSL，用于视频分类，可以在只使用少量标注样本以及利用无标注数据的两种信号指导下，在 UCF101、HMDB51 和 Kinetics 三个公开数据集上实现出色的性能。

Feb, 2020

本文通过构建一个首个主观 UGC 直播视频质量数据库并开发一个有效的评估工具来解决 UGC Live VQA 问题，并基于所构建的数据库开发了一个多维 VQA 评估器以从语义、失真和动态方面衡量 UGC 直播视频的视觉质量。实验结果表明，MD-VQA 在我们的 UGC Live VQA 数据库和现有压缩 UGC VQA 数据库上均实现了最先进的性能。

Mar, 2023

本文引入了一种基于对比损失的自监督对比视频表示学习方法，利用在嵌入空间中相同短视频的两个增强剪辑进行学习，同时将来自不同视频的剪辑分开。这种自我监督学习方法需要好的数据增强和虚拟时间和模拟空间的知识，在 Kinetics-600 数据集上，该方法可以超过 ImageNet 和 SimCLR 的性能，达到 70.4% 的 top-1 准确率

Aug, 2020