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Priorformer: 一种具有内容和失真先验的用户生成内容问答方法
对于用户生成内容（UGC）视频，现有的盲目视频质量评估（BVQA）模型无法很好地适应复杂和多样的退化和内容，因此我们提出了一种新颖的预先增强的感知视觉变换（PriorFormer）用于 UGC 的 BVQA，该模型能够提升对不同内容和退化的
PDF10 days ago
用户生成内容的空间语义协作裁剪
使用者生成內容（UGC）的裁剪演算法及其在 UGC 裁剪中的重要性。
PDF6 months ago
AAAI知识引导的半监督学习用于用户生成视频的质量评估
本研究通过自我监督的时空视觉质量表示学习 (ST-VQRL) 框架生成稳健的质量感知特征来解决用户生成内容 (UGC) 视频的感知质量评估问题，并通过双模型的半监督学习方法 (SSL-VQA) 在有限的人工注释视频的情况下，通过两个模型之间
PDF6 months ago
UGC 质量评估：深度基于特征的质量评估中的显著性影响探索
近年来，用户生成的内容（UGC）的数量增加了。这种类型的内容的挑战在于评估其质量。本文探讨了提取 / 组合自然场景统计和深度神经网络特征的最新度量标准，并尝试通过引入显著性地图来改善可感知性。我们使用公共数据集 YouTube-UGC 和
PDFa year ago
MM捕捉用户生成内容中共存的失真以进行无引用视频质量评估
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。
PDFa year ago
ACL纵向用户帖子时间表的创建与评估
该研究提出了一种基于用户在线发布活动的方法，将长期的用户发布内容细分为时间轴，从而找到可能包含用户行为变化有趣时刻的时间轴；并提出了一种新的框架来评估时间轴，并在两个不同的社交媒体数据集的背景下展示了应用的可行性，并讨论高评价时间轴的语言内
PDFa year ago
MM基于深度学习的 UGC 视频无参考质量评估模型
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。
PDF2 years ago
YouTube UGC 数据集的主观质量评估
研究使用众包平台收集用户主观评价数据，分析视频质量评估的各种维度，并调查全视频 MOS 及相应块的 MOS 之间的相关性，以及品质评分聚合中块变化的影响。
PDF4 years ago
用于视频压缩研究的 YouTube UGC 数据集
该论文介绍了一个大规模的 UGC 数据集，讨论了在此场景下的压缩和质量评估的挑战并针对 UGC 的缺陷提出了无参考客观质量指标来评估 UGC 质量，通过三种这样的指标 (噪音、细节和颜色斑点，以及感知失真预估) 评估了所提供的 UGC 数据
PDF5 years ago
在线新闻源的多源社交反馈
本文介绍了一个大型数据集，旨在为预测分析任务提供评估比较的基准数据，并涵盖了新闻内容、社交反馈等信息以及经济、微软、奥巴马和巴勒斯坦等四个主题。
PDF6 years ago
CVPR从视频自动生成动态 GIF：Video2GIF
本文提出了一种利用用户生成的 GIF 内容自动生成 GIF 的方法，并提出了一种 Robust Deep RankNet，用于根据 suitability 生成 video 的 ranked list。在大量的用户生成数据上，本模型可识别出
PDF8 years ago
WWW在计算世界中：大规模聚类和检测虚假社交互动
本文介绍了一种名为 Leas 的有效方法，用于追踪在 YouTube 上的虚假社交交互活动，利用图谱扩展的过程和基于用户和 YouTube 视频之间的行为模式的时间图谱分析来解决问题。我们的方法在 Google 部署时表现良好，其手动审核的
PDF9 years ago