Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание шаблонов [представлено 27 октября 2026 года] Название: Explicit Regional revisions for Video Evaluation Quality View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Методы последующей оценки качества видео (VQA) оставляют региональные доказательства, лежащие в основе их прогнозов, во многом подразумеваемыми. Мы введем четкое региональное представительство на уровне пикселя для VQA, которое является " картой температуры качества-повышения &qt; (QRH), сочетающей локальные данные о деградации с предысториями восприятия под руководством модели языка зрения, не требуя аннотаций уровня пиксель. Мы применяем QRH к существующим моделям VQA с помощью двух детерминистских стратегий отбора проб фрагментов: распределение-сохранение выборки приблизительно соответствует первоначальному распределению QRT без переподготовки, в то время как при показе качества выборка определяет приоритеты регионов с высокими показателями QRh и сочетается с отладкой. Эксперименты с DOVER по нескольким контрольным показателям показывают, что первые близко приближают прогнозы, усредненные на случайных выборках, в то время как последние совершенствуют наиболее оцененные метрики по популярным критериям VQA. Эти результаты служат основой для конкретных региональных представительств в качестве полезного интерфейса для ВОК на выходе из системы. Дополнительные ссылки и цитаты... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является…
Четкое региональное представительство для оценки качества видеоматериалов
arXiv: 261 030,36978v 1 Annuales Type: новый резюме: методы оценки качества видеоматериалов (VQA) оставляют региональные доказательства в значительной степени неявными. Мы введем четкое региональное представительство на уровне пикселя для VQA, которое является " картой температуры качества-повышения &qt; (QRH), сочетающей локальные данные о деградации с предысториями восприятия под руководством модели языка зрения, не требуя аннотаций уровня пиксель. Мы применяем QRH к существующим моделям VQA с помощью двух детерминистских стратегий отбора проб фрагментов: распределение-сохранение выборки приблизительно соответствует первоначальному распределению QRT без переподготовки, в то время как при показе качества выборка определяет приоритеты регионов с высокими показателями QRh и сочетается с отладкой. Эксперименты с DOVER по нескольким контрольным показателям показывают, что первые близко приближают прогнозы, усредненные на случайных выборках, в то время как последние совершенствуют наиболее оцененные метрики по популярным критериям VQA. Эти результаты служат конкретным региональным целям