Netflix vmaf: оценка качества перцептурных видеоматериалов на основе мультиметодального синтеза

VMAF — алгоритм оценки качества видеопроцесса, разработанный компанией Netflix. Этот пакет программного обеспечения включает автономный либвмаф библиотеки C и его оберточную библиотеку Python. Библиотека Python также предоставляет набор инструментов, позволяющих пользователю обучать и проверять заказную модель VMAF. Прочитай этот пост в техническом блоге для обзора, этот пост для наводок о передовой практике и эту статью для наших последних усилий по оптимизации скорости, разработке нового API и внедрению удобного для шифрования режима NEG. Кроме того, в Libvmaf включены несколько других показателей: PSNR, PSNR-HVS, SSIM, MS-SSIМ и CIDE2000. (2026-2006 годы) Мы выпускаем новый набор моделей VMAF (v1). Дополнительную информацию по v1 см. в техническом блоге. Подробности и руководящие указания по выбору моделей см. в моделях_v1.md. Предыдущее поколение моделей (v0) по-прежнему документировано в моделях_v0.md. Мы открыты для отзывов пользователей на VMAF v1 и будем продолжать совершенствовать и обновлять модели со временем. (2023-1207) Мы выпускаем Libvmaf v3.0,0 . Он содержит несколько оптимизированных и корректирующих ошибок, а также полное удаление API, которые были депрецированы inv2.0,0. - (2021-12-15) Мы добавили в CAMBI полный параметр ввода_ref для того, чтобы можно было использовать CAMPI как полную матрицу с учетом диапазона, который уже был на источнике. Посмотрите страницу использования. (2021-12-1) Мы добавили в CAMBI параметр ввода max_log_contrast, чтобы можно…