近日，騰訊多媒體實驗室設(shè)計的基于深度學(xué)習(xí)的全參考視頻質(zhì)量評估算法 DVQA 在 Github 上正式開源，該算法模型的性能目前在公開測試數(shù)據(jù)集上取得業(yè)界領(lǐng)先成績。

　　視聽時代，音視頻應(yīng)用越來越廣泛：直播、短視頻、視頻節(jié)目、音視頻通話……近期由于新冠疫情帶來的在線協(xié)同辦公、在線教育類產(chǎn)品的崛起，更帶來了線上音視頻需求的爆發(fā)，用戶對音視頻質(zhì)量訴求也愈加強烈。

　　在整個視頻鏈路中，大部分模塊都可以精確度量，如采集、上傳、預(yù)處理、轉(zhuǎn)碼、分發(fā)等。然而未知的部分卻恰恰是最關(guān)鍵的部分，即用戶的視頻觀看體驗到底怎么樣。目前行業(yè)內(nèi)的視頻質(zhì)量評估方法分為兩大類：客觀質(zhì)量評估與主觀質(zhì)量評估。前者計算視頻的質(zhì)量分數(shù)，又根據(jù)是否使用高清視頻做參考、源視頻是專業(yè)視頻還是用戶原創(chuàng)視頻等進一步細分；后者主要依賴人眼觀看并打分，能夠直觀反映觀眾對視頻質(zhì)量的感受。然而，這些方法仍存在耗時費力、成本較高、主觀觀感存在偏差等難題。

　　多媒體實驗室提出的視頻質(zhì)量評估解決方案，首先結(jié)合業(yè)務(wù)需求，使用“在線主觀質(zhì)量評測平臺”，來構(gòu)建大規(guī)模主觀質(zhì)量數(shù)據(jù)庫，同時使用所收集的主觀數(shù)據(jù)來訓(xùn)練基于深度學(xué)習(xí)的客觀質(zhì)量評估算法，最后把訓(xùn)練好的質(zhì)量評估算法部署到業(yè)務(wù)線中，閉環(huán)監(jiān)控可能存在的質(zhì)量問題。從以上三個角度出發(fā)，DVQA 能夠在兼顧不同業(yè)務(wù)、場景的前提下，滿足效率與精度兩大需求。

　　DVQA 包含多個質(zhì)量評估算法模型，本次開源的是針對 PGC 視頻的算法 C3DVQA。本項目使用 Python 開發(fā)，深度學(xué)習(xí)模塊使用 PyTorch。代碼使用模塊化設(shè)計，方便集成較新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，靈活的自定義模型，訓(xùn)練和測試新的數(shù)據(jù)集。

　　在算法設(shè)計上，C3DVQA 所使用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖所示。其輸入為損傷視頻和殘差視頻。網(wǎng)絡(luò)包含兩層二維卷積來逐幀提取空域特征。級聯(lián)后使用四層三維卷積層來學(xué)習(xí)時空聯(lián)合特征。三維卷積輸出描述了視頻的時空掩蓋效應(yīng)，再使用它來模擬人眼對視頻殘差的感知情況：掩蓋效應(yīng)弱的地方，殘差更容易被感知；掩蓋效應(yīng)強的地方，復(fù)雜的背景更能掩蓋畫面失真。

　　網(wǎng)絡(luò)最后是池化層和全連接層。池化層的輸入為殘差幀經(jīng)掩蓋效應(yīng)處理后的結(jié)果，它代表了人眼可感知殘差。全連接層學(xué)習(xí)整體感知質(zhì)量和目標質(zhì)量分數(shù)區(qū)間的非線性回歸關(guān)系。

　　在評測結(jié)果上，騰訊多媒體實驗室在 LIVE 和 CSIQ 兩個視頻質(zhì)量數(shù)據(jù)集上對所提出算法的性能進行驗證。并使用標準的 PLCC 和 SROCC 作為質(zhì)量準則來比較不同算法的性能。將所提出的 C3DVQA 與常用的全參考質(zhì)量評估算法進行對比，包括 PSNR，MOVIE，ST-MAD，VMAF 和 DeepVQA，結(jié)果如下表所示。

（LIVE 和 CSIQ 兩個數(shù)據(jù)庫上不同全參考算法性能比較）

　　目前該評估算法已在騰訊內(nèi)外部多款產(chǎn)品中進行使用驗證，如騰訊會議就借助實驗室上百個符合 ITU/3GPP/AVS 等國外內(nèi)標準的指標進行評判，閉環(huán)監(jiān)控全網(wǎng)的用戶體驗質(zhì)量，從用戶真實體驗出發(fā)，不斷優(yōu)化產(chǎn)品性能。

　　作為最早布局音視頻領(lǐng)域的公司之一，從最早的 QQ 平臺，騰訊就試圖解決在當年網(wǎng)絡(luò)條件下若干的音視頻通信問題。伴隨著 5G、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的發(fā)展，騰訊多媒體實驗室基于多年的技術(shù)沉淀和行業(yè)經(jīng)驗，逐步打磨出一條完善且高質(zhì)量的音視頻技術(shù)鏈條。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的腾讯多媒体实验室重磅开源视频质量评估算法DVQA的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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