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发布日期:2022-09-21 10:19    点击次数:76

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近日,大家顶级信号处理技能会议 ICASSP 2022 公布了论文入选名单。由王君乐博士提醒的腾讯Turing Lab践诺室论文——《针敌手机游戏的主观与客观视频质地评价》(Subjective and Objective Quality Assessment of Mobile Gaming Video)、《引入用户共鸣学习的美学质地瞻望》(Considering User Agreement in Learning to Predict the Aesthetic Quality)被大会选定。

ICASSP?(International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing)是海外声学、语音和信号处本旨议。是由IEEE把持的全天下最大的、亦然最全面的信号处理过火诓骗方面的顶级学术会议,具有泰斗、平日的学界及工业界影响力。往届ICASSP会议都备受AI限制商酌学者的热议和慈祥。

icassp 2022-第一张图.jpeg

这次,腾讯Turing Lab践诺室在海外舞台全标的展示了腾讯在视频质地评价、图像质地评价方面的实力。

以下为腾讯Turing Lab践诺室入选论文详尽:

01.针敌手机游戏的主观与客观视频质地评价

Subjective and Objective Quality Assessment of Mobile Gaming Video 连年来,手机游戏在统统这个词游戏商场中占据的份额已超50%,手游说合本体也成为酬酢媒体平台上短视频的伏击构成部分。同期,基于视频流的云游戏也冉冉眩惑了越来越多的用户。跟着这些游戏说合的视频流媒体技能和就业的茂密发展,用户对游戏的质地体验(QoE, Quality of Experience)提议了更高的条目。惟有对这个视频链路及本体透露进行愈加严格的质地把控,才不错为用户带来更佳的游戏体验。

画质当作质地体验QoE的伏击维度之一,何如正确地瞻望人眼感知的画质在很长一段时天职一直是学术界及工业界商酌的要点及热门。可是,现在大批的已有商酌主要聚焦在传统的视频本体上,包括PGC本体、UGC本体、以及面向线上会议和分享屏幕等场景的特定本体等。当这些画质评价步伐成功诓骗在游戏视频时,性能透露一般。

因此,在本篇论文中,咱们针敌手机游戏在云游戏场景下的画谴责题,进行了主观践诺及客观算法模子研发的说合使命。咱们先从腾讯时尚云游戏平台上聘任17款手机游戏中,并针对不同场景辘集了共150段源视频,之后使用多种编码器和编码参数构造出1293段视频。咱们基于ITU说合尺度进行严格的主观践诺,从而获得了全新的针敌手机游戏的视频质地评价数据集TGV dataset(Tencent Gaming Video dataset)。

Arbitrary-第二张图.JPG

在这篇论文中,咱们提议质地评价模子ERAQUE(Efficient hard-RAnk QUality Estimator)。连续新提议的贫寒样本排序亏本(Hard Pairwise Ranking Loss, Fig1),该模子在西席历程中不错愈加针对相同的样本对,从而学习到更细粒度的失真信息, 漫画进一步进步模子的性能。在提议的TGV数据集上,咱们进行了模子西席和对比考研,践诺放置标明ERAQUE模子比较业界其他质地评价模子透透露了更好的性能。

ERAQUE模子-第三张图.JPG

终末,为了让模子以在端侧更高效地推理,咱们使用常识蒸馏的有策动(Fig.2)对ERAQUE模子进行压缩和加快,最终收尾ERAQUE模子的轻量化部署,践诺放置标明ERAQUE模子配合提议的蒸馏政策不错使模子在复杂度和性能之间收尾高度量度。

02. 引入用户共鸣学习的美学质地瞻望

Considering User Agreement in Learning to Predict the Aesthetic Quality 连年来,针对图像的视觉美感评价技能在好多诓骗场景中阐扬着伏击作用,包括图像的自动化剪辑、图像生成、以及在本体推选限制等。因此,图像美学评价成为了学术界及工业界热门的商酌课题。

与传统的图像质地评价问题不同,由于人在进行美学评价时会引入更多high-level的评价维度,如心计、画面布局、色调搭配与合作性等,这也使得美学评价比较针对失真进行的传统图像质地评价,精品成人欧美久久久具有更高的主观性与不笃定性(见Figure 1)。

Figure 1-第四张图.JPG

Figure 1:在这两幅图中,评测人员关于A图的美感评分具有更高的不笃定性(尺度差σ=1.36),而关于B图,评测人员关于美感的评分则趋于一致(尺度差σ=0.59)

在这篇论文中,咱们提议了改换了的多任务attention辘集(见Figure 2及Figure 3),不错对输入图像的美学MOS分数,以及代表了该分数不一致性的尺度差进行端到端的瞻望。在亏本函数方面,咱们同期也提议了全新的针对的置信区间排序亏本(confidence interval ranking loss),用于促使模子在西席历程中更多地慈祥具有更高美学不笃定性的图像对,从而学习到更具有分散性地特征,以及与傍观者不笃定性更说合的特征。

Figure 2-第五张图.JPG

Figure 2: 著作所提议模子的总体架构

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Figure 3-第六张图.JPG

Figure 3: 著作所提议的LMLSP模块

在这个使命中,咱们通过大批的实考据明了咱们所提议多任务学习美学模子不但在游戏图像的美学瞻望中具有庞大上风,同期关于传统的当然本体图像美学瞻望任务,也达到了很好的效果。

产学研连续,落地业务,反哺技能

在业务层面,以上AI技能均已诓骗到腾讯时尚云游戏平台,腾讯时尚云游戏通过Turing Lab画质评价、多媒体视频质地评价、本体生成及虚实互动等才调,勤苦于全标的的进步云游戏画质透露,打造云游戏极致的用户体验。

除了在C端业务的落地以外,在面向产业互联网层面,Turing Lab的视频质地评价技能也照旧通过“腾讯WeTest质地云平台“对外通达,行业用户不错通过体验Demo快速体验了解到该技能。

除此以外,在AI诓骗上的探索,腾讯WeTest官网近期全新上线了AI就业专区,并同步推出视频画质评价/游戏本体安全科罚有策动等居品才调。异日,腾讯WeTest将络续在科研限制深耕,并勤苦于将AI技能前沿商酌与测试场景进行和会,用技能运转测试乃至质地保险行业的发展,并以通达魄力,对外输出优秀的技能才调,助力行业的发展。

王君乐博士简介

腾讯行家商酌员,Turning Lab进展人

领有10余年盘算机视觉、多媒体、机器学习限制商酌申饬,在人体姿态推断与重建、图像质地评价、盘算照相学、沉浸式多媒体等限制有较深的了解及实战申饬,并在这些限制提醒团队进行探索与落地的使命。曾主导腾讯CenseoQoE画质评价有策动的诞生与社区开源,主导腾讯时尚云游戏云表虚实互动技能的研发。此外,在包括CVPR、NeurIPS、TIP、TMM等顶级会议及期刊上发表多篇论文,并为多个会议及期刊担任审稿人及组织者。



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