이 논문은 AIS 2024 비디오 품질 평가(VQA) 챌린지를 검토합니다. 이 챌린지의 목적은 사용자 생성 콘텐츠(UGC)의 지각적 품질을 추정할 수 있는 딥러닝 기반 방법을 모집하는 것입니다. YouTube UGC 데이터셋의 사용자 생성 비디오에는 다양한 콘텐츠(스포츠, 게임, 가사, 애니메이션 등), 품질 및 해상도가 포함됩니다. 제안된 방법은 1초 이내에 30 FHD 프레임을 처리해야 합니다. 이 챌린지에서 총 102명의 참가자가 등록했고, 15명이 코드와 모델을 제출했습니다. 상위 5개 제출물의 성능이 검토되었으며, 사용자 생성 콘텐츠의 효율적인 비디오 품질 평가를 위한 다양한 딥 모델에 대한 조사가 제공됩니다.
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