本論文は、動画品質評価(VQA)データセットの特性を理解するために、最小限の動画品質評価(BVQA)モデルを設計して分析を行っている。
主な内容は以下の通り:
動画前処理、空間品質分析、時間品質分析、品質回帰の4つの基本ブロックから成る最小限のBVQAモデルを提案した。これらのブロックは簡単な実装で構成されている。
8つのVQAデータセットに対してこのBVQAモデルを適用し、性能を評価した。その結果、ほとんどのデータセットが「簡単なデータセット問題」に悩まされていることが明らかになった。つまり、これらのデータセットはBIQA(画像品質評価)ソリューションでも十分に性能が出せるほど容易であることが分かった。
さらに、最大規模のVQAデータセットLSVQで事前学習したモデルを他のデータセットに適用することで、モデルの一般化性能を検証し、同様の主張を裏付けた。
BVQAモデルの設計選択に関する詳細な検討も行い、データセットの特性をより深く理解した。
以上の分析結果は、現在のBVQAの進歩に疑問を投げかけるものであり、次世代のVQAデータセットとモデルの構築に向けた示唆を与えている。
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by Wei Sun,Wen ... a las arxiv.org 04-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2307.13981.pdfConsultas más profundas