BVI-Artefact: An Artefact Detection Benchmark Dataset for Streamed Videos

要約

オンラインでストリーミングされる専門家が作成したコンテンツ (PGC) には、ユーザー エクスペリエンスの品質を低下させる視覚的なアーチファクトが含まれる可能性があります。
これらのアーティファクトは、取得、ポストプロダクション、圧縮、送信など、ストリーミング パイプラインのさまざまな段階から発生します。
ストリーミング エクスペリエンスの強化をより適切にガイドするには、元の参照がない場合にユーザー側で特定のアーティファクトを検出することが重要です。
この研究では、大規模なデータベースである BVI-Artefact の作成と検証を通じて、ストリーミング PGC 内のアーティファクト検出のための包括的なベンチマークの欠如に対処します。
ビデオ ストリーミングで発生する 10 の最も関連性の高いアーティファクト タイプを考慮して、バイナリ アーティファクト ラベルが関連付けられたさまざまなアーティファクトを含む 480 個のビデオ シーケンスを収集して生成しました。
この新しいデータベースに基づいて、既存のアーティファクト検出方法がベンチマークされ、その結果は、このタスクの困難な性質を示し、より信頼性の高いアーティファクト検出方法の必要性を示しています。
この分野でのさらなる研究を促進するために、BVI-Artifact を https://chenfeng-bristol.github.io/BVI-Artifact/ で公開しました。

要約(オリジナル)

Professionally generated content (PGC) streamed online can contain visual artefacts that degrade the quality of user experience. These artefacts arise from different stages of the streaming pipeline, including acquisition, post-production, compression, and transmission. To better guide streaming experience enhancement, it is important to detect specific artefacts at the user end in the absence of a pristine reference. In this work, we address the lack of a comprehensive benchmark for artefact detection within streamed PGC, via the creation and validation of a large database, BVI-Artefact. Considering the ten most relevant artefact types encountered in video streaming, we collected and generated 480 video sequences, each containing various artefacts with associated binary artefact labels. Based on this new database, existing artefact detection methods are benchmarked, with results showing the challenging nature of this tasks and indicating the requirement of more reliable artefact detection methods. To facilitate further research in this area, we have made BVI-Artifact publicly available at https://chenfeng-bristol.github.io/BVI-Artefact/

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