#视频质量评估#
UGC-VQA: Benchmarking Blind Video Quality Assessment for User Generated Content
针对用户生成内容的盲视频质量评估
随着视频拍摄设备的普及，用户上传内容在视频网站上也越来越多，业界迫切需要有计算量低准确率高的视频质量评价方法。
谷歌在常用的763个视频统计特征中使用特征选择策略挑选出60个，创建了一种基于融合的BVQA模型（VIDEVAL），有效平衡了性能和效率的权衡。
实验结果显示该方法在相比其他SOTA方法，精度更高、速度更快。谷歌同时也为UGC-VQA问题定义了一个基准测试，有助于该领域算法的评估和发展。
同时VIDEVAL的代码已开源。
作者 | Zhengzhong Tu, Yilin Wang, Neil Birkbeck, Balu Adsumilli, Alan C. Bovik
单位 | 得克萨斯大学奥斯汀分校；YouTube媒体算法团队，谷歌公司