前言乱语

说完数据集,先给大家结个尾吧(误)

视频质量评估(VQA)第二期

来介绍几个

评价视频质量评价算法的性能评估指标

我发4,没有在套娃......

简易小目录

  • SROCC(Spearman rankorder correlation coefficient,斯皮尔曼秩相关系数)

  • PLCC(Pearson linear correlation coefficient,皮尔森线性相关系数)

  • RMSE(Root Mean Square Error,均方根误差)


·客观视频质量评价斱法的性能指标使用最广泛的是Pearson 线性相关系数(PLCC)、Spearman 秩序相关系数(SROCC)、Kendall 秩序相关系数(KROCC)和均斱根误差(RMSE)等,它们常常用于测量两个变量之间的相关程度。

1、PLCC

PLCC的全称是:Pearson product-moment correlation coefficient。主要用于衡量预测值与主观评分之间的相关性,其计算值的范围在0 到1 之间,相关性值越大,性能越好。

计算公式如下:

Ai 、Bi分别表示第 i 幅图像真实值和测试分数,分别表示真实平均值和预测平均值。

2、SROCC

SROCC的全称是:Spearman rankorder correlation coefficient。主要描述了算法预测的单调性。

计算公式如下:

其中,N表示失真图像,vi 、pi分别表示yi、yi'在真实值和预测值序列中的排序位置。

放一个腾讯的开源算法结果以供参考吧~

其中,C3DVQA是腾讯多媒体实验室提出的基于深度学习的全参考视频质量评估算法。

3、RMSE

再请来一位老朋友——RMSE,其全称是:root mean square error。其实也就是MSE(均方误差)的平方根。在往期《图像质量评价指标》一文有介绍过(可点击文章名查看详细讲解),这里简单给出计算公式:

rMSE=∑i=1n(xi−yi)2n" role="presentation" style=" box-sizing: border-box; outline: 0px; display: inline; line-height: normal; word-spacing: normal; overflow-wrap: break-word; float: none; direction: ltr; max-width: none; max-height: none; min-width: 0px; min-height: 0px; border-width: 0px; border-style: initial; border-color: initial; ">

写在最后的话:

在视频质量评估中,主要关注算法模型客观值与观测主观值之间的差异性和相关性。

一般来说,论文中最常用的是SROCC和PLCC,这两个标准可以很好地衡量模型的非线性相关性和线性相关性,有些论文也会放KROCC和RMSE(方均根误差)。

除了文中介绍的几个指标以外,衡量质量评估结果优劣性的指标其实还有很多,VQA之路未完待续......

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