边缘端盲视频质量评估
图像与视频处理
2023-10-31 v2
摘要
由于互联网上用户生成视频的激增，边缘端的盲视频质量评估(BVQA)受到越来越多的关注。基于深度学习的方法因其模型规模大和计算复杂度高，被限制应用于边缘端。有鉴于此，本工作提出一种称为GreenBVQA的新型轻量BVQA方法。GreenBVQA具有模型规模小、计算复杂度低和性能高的特点。其处理流程包括：视频数据裁剪、无监督表征生成、有监督特征选择，以及平均意见得分(MOS)回归与集成。我们在三个BVQA数据集上进行实验评估，表明GreenBVQA在PLCC和SROCC指标上可提供最先进(state-of-the-art)性能，同时所需模型规模显著更小、计算复杂度更低。因此，GreenBVQA非常适用于边缘设备。
引用
@article{arxiv.2306.10386,
title = {Blind Video Quality Assessment at the Edge},
author = {Zhanxuan Mei and Yun-Cheng Wang and C. -C. Jay Kuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.10386},
year = {2023}
}