腾讯多媒体实验室开源国内首个视频质量评估算法DVQA

近日,腾讯多媒体实验室设计的基于深度学习的全参考视频质量评估算法DVQA在Github上正式开源,该算法模型的性能目前在公开测试数据集上取得业界领先成绩。

开源地址:https://github.com/Tencent/DVQA 

国内镜像地址:

https://git.code.tencent.com/Tencent_Open_Source/DVQA

(登录后才能访问公开项目)

腾讯工蜂源码系统为开源开发者提供完整、最新的腾讯开源项目国内镜像

视听时代,音视频应用越来越广泛:直播、短视频、视频节目、音视频通话……近期由于新冠疫情带来的在线协同办公、在线教育类产品的崛起,更带来了线上音视频需求的爆发,用户对音视频质量诉求也愈加强烈。

在整个视频链路中,大部分模块都可以精确度量,如采集、上传、预处理、转码、分发等。然而未知的部分却恰恰是最关键的部分,即用户的视频观看体验到底怎么样。目前行业内的视频质量评估方法分为两大类:客观质量评估与主观质量评估。前者计算视频的质量分数,又根据是否使用高清视频做参考、源视频是专业视频还是用户原创视频等进一步细分;后者主要依赖人眼观看并打分,能够直观反映观众对视频质量的感受。然而,这些方法仍存在耗时费力、成本较高、主观观感存在偏差等难题。

多媒体实验室提出的视频质量评估解决方案,首先结合业务需求,使用“在线主观质量评测平台”,来构建大规模主观质量数据库,同时使用所收集的主观数据来训练基于深度学习的客观质量评估算法,最后把训练好的质量评估算法部署到业务线中,闭环监控可能存在的质量问题。从以上三个角度出发,DVQA能够在兼顾不同业务、场景的前提下,满足效率与精度两大需求。

DVQA包含多个质量评估算法模型,本次开源的是针对PGC视频的算法C3DVQA。本项目使用Python开发,深度学习模块使用PyTorch。代码使用模块化设计,方便集成较新的深度学习技术,灵活的自定义模型,训练和测试新的数据集。

在算法设计上,C3DVQA所使用的网络结构如下图所示。其输入为损伤视频和残差视频。网络包含两层二维卷积来逐帧提取空域特征。级联后使用四层三维卷积层来学习时空联合特征。三维卷积输出描述了视频的时空掩盖效应,再使用它来模拟人眼对视频残差的感知情况:掩盖效应弱的地方,残差更容易被感知;掩盖效应强的地方,复杂的背景更能掩盖画面失真。

网络最后是池化层和全连接层。池化层的输入为残差帧经掩盖效应处理后的结果,它代表了人眼可感知残差。全连接层学习整体感知质量和目标质量分数区间的非线性回归关系。

在评测结果上,腾讯多媒体实验室在LIVE和CSIQ两个视频质量数据集上对所提出算法的性能进行验证。并使用标准的PLCC和SROCC作为质量准则来比较不同算法的性能。将所提出的C3DVQA与常用的全参考质量评估算法进行对比,包括PSNR,MOVIE,ST-MAD,VMAF和DeepVQA,结果如下表所示。

(LIVE和CSIQ两个数据库上不同全参考算法性能比较)目前该评估算法已在腾讯内外部多款产品中进行使用验证,如腾讯会议就借助实验室上百个符合ITU/3GPP/AVS等国外内标准的指标进行评判,闭环监控全网的用户体验质量,从用户真实体验出发,不断优化产品性能。

作为最早布局音视频领域的公司之一,从最早的QQ平台,腾讯就试图解决在当年网络条件下若干的音视频通信问题。伴随着5G云计算、大数据、人工智能技术的发展,腾讯多媒体实验室基于多年的技术沉淀和行业经验,逐步打磨出一条完善且高质量的音视频技术链条。

产业腾讯深度学习
1
相关数据
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

池化技术

池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值。直觉上,这种机制能够有效的原因在于,在发现一个特征之后,它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说,CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

非线性回归技术

非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

腾讯机构

腾讯,1998年11月诞生于中国深圳,是一家以互联网为基础的科技与文化公司。我们的使命是“通过互联网服务提升人类生活品质”。腾讯秉承着 “一切以用户价值为依归”的经营理念,为亿万网民提供优质的互联网综合服务。 腾讯的战略目标是“连接一切”,我们长期致力于社交平台与数字内容两大核心业务:一方面通过微信与QQ等社交平台,实现人与人、服务及设备的智慧连接;另一方面为数以亿计的用户提供优质的新闻、视频、游戏、音乐、文学、动漫、影业等数字内容产品及相关服务。我们还积极推动金融科技的发展,通过普及移动支付等技术能力,为智慧交通、智慧零售、智慧城市等领域提供有力支持。 腾讯希望成为各行各业的数字化助手,助力数字中国建设。在工业、医疗、零售、教育等各个领域,腾讯为传统行业的数字化转型升级提供“数字接口”和“数字工具箱”。我们秉持数字工匠精神,希望用数字创新提升每个人的生活品质。随着“互联网+”战略实施和数字经济的发展,我们通过战略合作与开放平台,与合作伙伴共建数字生态共同体,推进云计算、大数据、人工智能等前沿科技与各行各业的融合发展及创新共赢。多年来,腾讯的开放生态带动社会创业就业人次达数千万,相关创业企业估值已达数千亿元。 腾讯的愿景是成为“最受尊敬的互联网企业”。我们始终坚守“科技向善”的初心,运用科技手段助力公益事业发展,并将社会责任融入每一个产品。2007年,腾讯倡导并发起了中国互联网第一家在民政部注册的全国性非公募基金会——腾讯公益慈善基金会。腾讯公益致力于成为“人人可公益的创连者”,以互联网核心能力推动公益行业的长远发展为己任。腾讯公益联合多方发起了中国首个互联网公益日——99公益日,帮助公益组织和广大爱心网友、企业之间形成良好的公益生态,让透明化的“指尖公益”融入亿万网民的生活。

http://www.tencent.com/
5G技术

第五代移动通信系统(5th generation mobile networks),简称5G,是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制,5G 的网络也将会与其他通信技术并用,包含长距离的其他传统电信波段。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~