FUNQUE: Fusion of Unified Quality Evaluators

要約

融合型品質評価は、個々では低性能な品質モデルから高性能な品質モデルを開発するための強力な手法として登場しました。その代表例がVMAFであり、SSIMと並んで映像品質予測の業界標準として広く採用されています。このように、映像の品質を予測するアルゴリズムとして、VMAFはSSIMとともに業界標準として広く採用されていますが、その先進性に加え、異種品質モデルの利用による計算負荷の軽減が急務となっています。本論文では、人間の視覚系を考慮した共通の変換領域で演算することで「原子」品質モデルを統一し、統一品質評価器を融合した品質モデル「FUNQUE」を提案する。FUNQUEを用いることで，主観評価との相関と，計算の共有による効率性の両方が大幅に改善されることを実証する．

要約(オリジナル)

Fusion-based quality assessment has emerged as a powerful method for developing high-performance quality models from quality models that individually achieve lower performances. A prominent example of such an algorithm is VMAF, which has been widely adopted as an industry standard for video quality prediction along with SSIM. In addition to advancing the state-of-the-art, it is imperative to alleviate the computational burden presented by the use of a heterogeneous set of quality models. In this paper, we unify ‘atom’ quality models by computing them on a common transform domain that accounts for the Human Visual System, and we propose FUNQUE, a quality model that fuses unified quality evaluators. We demonstrate that in comparison to the state-of-the-art, FUNQUE offers significant improvements in both correlation against subjective scores and efficiency, due to computation sharing.

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