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「经验」浅谈视频质量评估方式
01 大框架 视频质量评估，根据大方向，可划分为「通过视频本身评估」以及「通过消费反馈评估」。下面，我们逐一来看下这两个方面可以通过哪些指标进行评估。 02 通过视频本身评估 视频质量评估，最本质方面就是视频自身的好坏，说白了，视频感官是否舒服、视频是否可以正常加载。从分类上看，也需要评估这两个方面，具体如下图所示。 1、感官质量 图像质量：视频方面最核心的内容，图像是否清晰，整体的清晰度、色彩、亮度影响用户视觉、感官方面的评估。 2、交互质量 如果说感官质量是评估视频的内核，那交互质量就是评估视频的外核，其在容器中的表现情况，例如：播放成功率、起播率、缓冲率等核心指标。 03 通过消费反馈评估 视频的最终目的还是用户端的消费，因此通过用户的行为来评估视频的质量，是再合适不过的事情，这其中主要涵盖两个方面。
2.1K10编辑于 2024-04-25 - 来自专栏音视频技术
【今晚7点】：视频质量评估体系
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 在实际中，受限于各种因素，视频质量评测在实践中存在着诸多问题：主观评估的置信度如何保证？如何进行规模化的主观评估？ 针对上述问题，今晚7点LiveVideoStack特别邀请到了百度 资深测试工程师 王伟老师为大家带来以视频质量评估体系为主题的内容分享。 演讲内容及讲师信息： 主题：视频质量评估体系 视频编解码技术日新月异，新的编解码技术赋予视频业务新的应用场景和新的用户视听体验。 2012年加入百度，从事过质量改进和效率提升的相关工作，也从事过产品分析的相关工作，目前主要从事视频评测相关方向的研究和实践，百度视频质量评测技术负责人，主导并建设百度首个体系化的视频质量评测服务平台， 在解决视频质量评测的标准化、置信度方面有丰富的实践经验。
47610编辑于 2023-02-23 - 来自专栏代码手工艺人
WWDC 21 - 使用 AVQT 评估视频质量
---- 一、背景介绍（非WWDC内容） 1.1 视频质量评估的现状 在正式开始之前，我想跟大家科普几个概念和行业现状，这些对理解本次的内容很有帮助。 视频质量评估是个老话题了，主流的分为下面几类： 主观评测，也就是人工评估，准确率高，但成本大，难规模化 客观评测，纯依靠算法，比如PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio峰值信噪比 还有一种分类是有源评估和无源评估，有源评估顾名思义，需要有参考源，比如有一个未压缩的超清Raw视频，它作为参考源，然后在进行处理编码之后，变成一个低分辨率、低码率的的视频，这个作为评估的对象，对比参考源视频 感知质量评测的工具都属于有源评估范畴，即需要参考源来进行评估打分。 1.2应用场景 那么视频质量评估有哪些应用场景呢？我了解到的有以下几类，供大家参考。 六、回顾 视频编码对视频质量会有牺牲，会产生一些伪影 使用 AVQT 评估你们的视频感知质量 macOS 命令行工具 计算速度快，支持查看设置感知 支持基于 AVFoundation 的所有格式 使用
2.4K20发布于 2021-09-07 - 来自专栏腾讯开源的专栏
视频质量评估算法 DVQA 正式开源
DVQA是腾讯多媒体实验室设计的基于深度学习的全参考视频质量评估算法。在整个视频链路中，我们可以量化大部分模块，如采集，上传，预处理，转码，分发。 我们最未知的却恰恰是最关键的部分，即用户的视频观看体验。DVQA适用于在源参考视频可用的场景下，精确衡量视频内容的人眼感知质量。 DVQA包含多个质量评估算法模型，本次开源的算法为C3DVQA。 全连接层学习整体感知质量和目标质量分数区间的非线性回归关系。 评测效果 我们在LIVE和CSIQ两个视频质量数据集上对所提出算法的性能进行验证。 我们所提出的C3DVQA与常用的全参考质量评估算法进行了对比，包括PSNR，MOVIE，ST-MAD，VMAF和DeepVQA，结果如下表所示。 0.9152 0.9135 0.9123 C3DVQA 0.9122 0.9261 0.9043 0.9152 （LIVE和CSIQ两个数据库上不同全参考算法性能比较） 真诚开源 我们希望DVQA能够帮助解决视频感知质量评估的业务痛点
3K52发布于 2020-03-09 - 来自专栏音视频技术
通过改进视频质量评估提升编码效率
Beamr的闭环内容自适应编码解决方案（CABR）的核心是一项质量衡量的专利。与一般的视频质量衡量方法相反，传统方法旨在衡量由于误码，噪声，模糊，分辨率变化等导致的视频流之间的差异。 与一般的视频质量衡量方法相反，传统方法旨在衡量由于误码，噪声，模糊，分辨率变化等导致的视频流之间的差异。而Beamr的质量衡量方法是针对特定的任务而设定的。 质量衡量过程和组成(Quality MeasureProcess and Components) 与参考帧相比，质量衡量可以评估目标帧的质量。 由于我们只对目标帧相对于参考帧的附加块状感兴趣，因此我们根据目标帧与参考帧之间的差异来评估质量衡量的这一部分。 时间一致性 与参考视频序列中的时间流相比，时间得分组件评估目标视频序列中的时间流的保留。这是质量衡量的唯一组成部分，它也需要利用先前的目标帧和参考帧。
1.2K40发布于 2019-09-29 - 来自专栏音视频技术
【公开课预告】：视频质量评估体系
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 在实际中，受限于各种因素，视频质量评测在实践中存在着诸多问题：主观评估的置信度如何保证？如何进行规模化的主观评估？ 针对上述问题，2月16日晚7点LiveVideoStack特别邀请到了百度 资深测试工程师 王伟老师为大家带来以视频质量评估体系为主题的内容分享。 演讲内容及讲师信息： 主题：视频质量评估体系 视频编解码技术日新月异，新的编解码技术赋予视频业务新的应用场景和新的用户视听体验。 2012年加入百度，从事过质量改进和效率提升的相关工作，也从事过产品分析的相关工作，目前主要从事视频评测相关方向的研究和实践，百度视频质量评测技术负责人，主导并建设百度首个体系化的视频质量评测服务平台， 在解决视频质量评测的标准化、置信度方面有丰富的实践经验。
64420编辑于 2023-02-23 - 来自专栏音视频技术
如何利用深度学习提升视频转码效率与视觉质量？
视频处理平台的核心功能是视频转码，而转码压缩的过程势必会造成视频质量的损失。 在LiveVideoStackCon 2019上海 音视频技术大会中，高孟平博士还将介绍无参考质量评估在视频增强的进展与应用。 视频处理平台的核心功能是视频转码，大家理解的视频转码可能是用于缩小文件体积。实际上随着体积的缩小，视频的品质也会越来越差，转码造成的质量损失似乎难以避免。 依据传统的编解码思路，从信号处理的角度出发，通过衡量转码前后的视频画面相似程度来判断转码质量，其局限性在于只能用于判断经过转码处理后视频画面的劣化程度，而无法准确判断其主观视觉质量因为适当视频修复增强所带来的提升 3.2 理解，处理，压缩，评估 ? 这里我们使用一种无参考的质量衡量标准并将视觉处理系统分为以下四大板块：理解、处理、编码、评估。
1.9K31发布于 2019-07-01 - 来自专栏日志随记
XG云转码-视频在线转码系统
访问你的域名，按操作提示进行安装配置 后台地址：http://你的域名/admin.php php开启函数exec跟shell_exec（宝塔面板在php禁用函数里删除即可） 在系统后台根据提示设置好你的域名和转码配置 （根据实际情况修改，例如你的视频最大是100MB，那么你就改为100MB就可以了） image.png image.png image.png image.png 下载地址 点击下载 复制密码: xggm
10.3K30编辑于 2022-02-28 - 来自专栏腾讯多媒体实验室
丽影 - 质量评估，让你知道视频有多美！
凌晨5点的时候，你自信满满去全民K歌直播，结果粉丝都在睡觉，来不及点赞；此时，你凭什么知道，你拍的视频究竟有多美呢？丽影，提供基于图像或视频的主观质量评估技术，让你知道视频有多美！ 01 质量评估是什么？ 1. 直观解释 质量评估技术可以告诉你，下面两个视频的主观质量得分是多少，从而判断出哪个视频的得分更高。关键词：机器打分 （点击播放查看对比） 2. 丽影平台目前可以提供无参考的质量评估算法，其中无参考锐化评估算法、无参考清晰度评估算法已上线丽影，闭环指导视频增强演算法的适配。 2. 于是，质量评估技术可以帮助我们把所有美的图片或视频都聚集到一起。 在预训练的过程中，我们采用了合成训练样本的方式来训练通用的图像视频质量评估网络。
2.5K60发布于 2019-08-28 - 来自专栏编程录
cloudflare视频转码接口
/** * 视频上传转码 * @param $video_url * @param $vide_name */ public static function return $postData; } else { return false; } } /** * 获取视频转码后的状态 return $postData; }else{ return false; } } /** * 删除转码后的视频
5.7K30发布于 2019-09-19 - 来自专栏腾讯多媒体实验室
干货来袭丨音视频质量评估绿皮书
音视频产品需要关注哪些质量控制点，如何评估音视频质量，笔者就在音视频实验室的几年工作经验进行介绍。欢迎相关团队同学互相探讨，共同成长。 一、不同场景下关注评估重点不同 音视频产品的评估涵盖多个维度，不同场景下的维度取舍存在较大的差别。 实时场景关注E2E传输质量（如时延）和信息可懂性，直播场景更关注主播上行网络抗性能力和观众体验（卡顿、音画是否同步），短视频会更多关注画质与用户体验，而长视频则会更关注转码质量及效率。 每个环节都有可能引入质量的损失，导致最终信息接收者观看到的内容变差（上面这种是流水线式处理，长短视频场景下数据生产和消费的环节是分开的，而且其中会有离线转码处理的环节，如多分辨率，HDR等）。 三、音视频质量评估方法 音视频质量的测试，以开发角度来说，可以采取LOG埋点、虚拟机的方式来收集数据。
4.5K42发布于 2019-05-16 - 来自专栏IT技术精选文摘
微云视频转码架构介绍
所以我们决定对微云的视频转码，提供流畅的视频在线播放体验。 2. 转码原理 原视频存放在架平仓库，转码视频时需要先下载视频到本地，再对下载好的视频转码得到新视频，最后再把新视频上传到云端。 简单的转码流程如下： ? 为了能在各个客户端上流畅地播放视频，我们需要把原视频转码成H.264/AAC编码、低码率的MP4视频。 3.3 下载、转码、上传操作流水线化 前面提到，转码视频时需要先下载视频到本地，再对下载好的视频转码得到新视频，最后再把新视频上传到云端。 举个例子，假如有A、B两个视频需要转码。 在同步转码模式下，下载模块下载完原视频A的数据后，转码模块拿到视频A的数据开始转码，这时候下载模块就空闲，直到上传模块把视频上传到COS、结束视频A的完整转码过程，下载模块才会开始下一个转码任务：下载视频 3.4 总体架构 经过前面的推论，我们设计出了视频云播转码的总体架构。如下： （1）由分享场景触发视频转码，云播逻辑server把待转码视频放到下载队列中，等待转码。
7.3K30发布于 2018-06-22 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
渠道质量评估模型
在这三个维度中，量级和成本是天然的比较好衡量的，而质量则是一种更复杂更综合也更长期的维度，对质量的准确衡量，就显得尤为重要，本文希望结合日常工作中我对腾讯业务场景的理解，通过一些框架性的说明，来为大家构建评估模型提供一些思路 最后针对每个具体的渠道类型进行优化 本文中对质量评估、异常识别、归因监控进行详细说明，对渠道优化进行简单提及 ? 为了同时兼顾准确性和时效性，可采用多段式监控方式，一来对能快速定位到问题的渠道尽早预警来进行优化调整，而难以识别的渠道进行更长期的观察；二来可以通过长期的质量评估来校准短期质量评估模型 稳定可靠：质量监控最终产出的结果需要处于相对稳定的状态 03 质量评估 短期渠道质量评估 短期指标通常在T+1或者T+2输出，优点是可以快速评估各渠道的好坏而不需要等待很长时间，缺点是评估较浅层也比较难以洞察用户的长期表现 Step1.指标选取 关键行为分： 小程序上视频列表的渲染与性能优化 ? 喜欢本文？快点“在看”支持一下↓↓
3.3K40发布于 2020-11-02 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
图像质量评估：BRISQUE
例如，算法很难评估图像背景的文化信息，进而难以评判图片质量。 什么是图像质量评估（IGA）？ 图像质量评估算法是对任意的图像进行质量评分，将图像整体作为输入，将图像的质量得分作为输出，图像质量评估分为三种： 全参考图像质量评估：在这种方法中，我们拥有一个非失真的图像，以测量失真图像的质量。 在我们可以拥有原始图像及其压缩图像的情况下，此方法可用于评估图像压缩算法的质量。 无参考图像质量评估：算法获得的唯一输入是要测量其质量的图像，完全没有可以用来参考的图像，因此被称为无参考“No-Reference” 无参考IQA 本文中我们将讨论一种称为无参考图像空间质量评估器（BRISQUE
4.9K20发布于 2020-06-11 - 来自专栏音视频咖
腾讯TVQA斩获ECCV 2024压缩视频质量评估比赛冠军
近日，ECCV 2024 AIM Workshop大赛结果公布，在压缩视频质量评估赛道上，腾讯TVQA-C视频质量评估算法获得比赛冠军。 比赛成绩榜单 比赛获奖证书 压缩视频质量评估标准 推动视频压缩场景的演进与创新 视频是全球互联网流量中最重要的部分，随着网络负载的增加，对高效视频压缩编码器的需求迫切增长。 因此，准确的编码视频质量评估算法变得至关重要，一方面可以帮助编码器研发人员进行快速对比，提高迭代速度；另一方面，通过准确的编码视频质量评估算法，可以得到关于视频质量的直接反馈，帮助编码器的使用者理解不同编码设置对观看体验的实际影响 腾讯算法（TVQA-C）成绩 模型结构 具体来说，在模型结构方面，经过大量骨干框架的测试，TVQA-C算法考虑到压缩视频质量评估需要考虑更多的帧细节信息（如压缩造成的伪影），选择HVS-5M来得到压缩视频的空域以及时域特征 在本次比赛中大放异彩的腾讯TVQA-C视频质量评估算法未来也将在腾讯云媒体处理（MPS）产品中落地，帮助MPS媒体质检评测系统进一步提升产品能力，为企业提供更优质的全链路媒体质量监控与分析服务，为离线、
86810编辑于 2024-10-28 - 来自专栏媒矿工厂
用 Encore 进行视频转码
转码这些视频时会面临许多问题，例如需要按时发布这些视频，而且要在尽可能低码率的情况下保证较好的视频质量。在 SVT Play 中这些大量的视频内容通过 encore 进行转码处理。 动机 在最早的时候，大部分视频相关行业的研发人员通过许多台本地的硬件服务器对视频进行转码。但是这些服务器需要足够稳定才能保证将所有的高质量视频全部转码。 例如使用云服务器代替本地服务器进行转码，或是使用分布式转码，将原始视频分片，将分片视频放到云服务器中进行转码，实现快速且高质量的转码。 然而 SVT 仍然必须处理不断出现且不断增加的大量高质量视频，因此 SVT 开发了内部转码器 encore。 保证在不增加码率的情况下提升视频质量，甚至做到在减少码率的情况下提升视频质量。
11.7K50发布于 2021-12-02 - 来自专栏黄锦章的专栏
微云视频转码架构介绍
所以我们决定对微云的视频转码，提供流畅的视频在线播放体验。 2. 转码原理 原视频存放在架平仓库，转码视频时需要先下载视频到本地，再对下载好的视频转码得到新视频，最后再把新视频上传到云端。 因为FFmpeg是一个成熟的开源、跨平台组件，支持多种格式的音视频转码，并提供了一套录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。 3. 转码架构设计 3.1 哪些视频需要转码？ 3.3 下载、转码、上传操作流水线化 前面提到，转码视频时需要先下载视频到本地，再对下载好的视频转码得到新视频，最后再把新视频上传到云端。 举个例子，假如有A、B两个视频需要转码。 在同步转码模式下，下载模块下载完原视频A的数据后，转码模块拿到视频A的数据开始转码，这时候下载模块就空闲，直到上传模块把视频上传到COS、结束视频A的完整转码过程，下载模块才会开始下一个转码任务：下载视频 3.4 总体架构 经过前面的推论，我们设计出了视频云播转码的总体架构。如下： （1）由分享场景触发视频转码，云播逻辑server把待转码视频放到下载队列中，等待转码。
15.3K10发布于 2017-09-06 - 来自专栏Chasays
音频质量评估-2
音频质量评估-1：之前主要学习了音视频的编码和解码原理，和测试音频质量的方法。接下来继续学习下当前 短视频 领域的 视频质量测试方法。 延时 网络因子 --- 带宽， 网络拥塞 除此之外呢，就是对视频画面也就是视频帧观感的评估， 业界有主观和客观的。 有参考评估，就是依赖原始视频和待评测视频进行对比，目前比较熟知的就是PSNR, SSIM VIF VMAF PEVQ等 无参考方法，在判断视频质量时不需要来自原始参考视频的任何信息，通过对失真视频空域和频域的处理分析来提取失真视频的特征 ，或者基于视频像素的质量模型等来得到视频质量。 VMAF Video Multi-Method Assessment Fusion VMAF 是 Netflix 开发的感知视频质量评估算法。
1.5K10编辑于 2021-12-06 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
图像质量评估|调研
问题描述 图像质量评估(IQA)与其他图像应用不同。与分类，目标检测或分割相反，IQA数据集的收集是复杂且费时的。因此，大型数据集的创建是昂贵的，因为它需要负责确保方法正确执行的专家的监督。 Deep CNN-Based Blind Image Quality Predictor (DIQA) 如前所述，图像质量评估的重大挑战之一是标记图像的成本。 该方法的思想是通过进一步‘降解’失真图像生成一系列的PRI，然后利用local binary patterns(LBP)测量它们之间的相似性来评估其质量。 它是一个多个作者遵循的框架，用于自动检测对评估图像质量有用的图像特征。码本框架依赖于将图像划分为信息区域的想法。一个信息丰富的区域称为可视码字，一组可视码字构成可视码本。 他们通常使用质量相关学习特征来计算分数。与依靠手工特征的方法BRISQUE相比，SRCC有了显着提升。 总结 简要介绍了三种最新的图像质量评估方法。所有这些都是基于特征学习来检测图像上的失真。
3.1K00发布于 2019-10-23 - 来自专栏音视频技术
无参考质量评估在视频增强的进展与应用
大家可能对有参考质量评估有一定了解，某些有参考评价在应用上会有所限制，甚至在视频增强领域会存在不适应性，因此在第一阶段内容里会提到腾讯在无参考质量评估方面投入的原因以及想要去解决的一些问题，同时也会为大家列举几个在业界常用的有参考 /无参考、传统学习/ 深度学习的质量评估方案。 最近腾讯音视频实验室推出的人眼感知视频服务平台Tencent Liying把视频服务分为以下几个部分，分别为视频理解、视频处理、视频编解码/传输和质量评估。 Assessment，在视频增强里这是一个完全不一样的领域，所以要引入一些不同的参考质量评估方法。 视频增强不只有锐度还包括降噪和去压缩失真，UGC/PGC视频经过不断地转发本身带有非常多的压缩失真，在有很多可以反映人眼评估要求的指标之后如何最终达到质量评估指标，而不只是清晰度评估指标和锐度评估指标。
3.3K50发布于 2019-08-01
腾讯云开发者
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