VQML

사용자가 경험하는 비디오 서비스의 성능과 품질 측정을 위한 딥러닝 기반의 고수준 영상 품질 측정 솔루션으로
대규모 설문조사를 통해 구축된 MOS 데이터를 학습하여 원본 영상 없이도 수신되는 영상을 객관적으로 측정 가능

Overview

Deep Learning 기반 품질 측정

인공지능에 데이터를 지속적으로 학습시켜 비디오 품질 예측

고 신뢰도 데이터베이스를 활용한 학습

시청자들의 MOS와 비디오로 구성된 학습용 데이터베이스 활용

NR 방식 영상 품질 측정 기술

원본 비디오 없이 수신한 영상만으로 객관적인 품질 측정

Development info

학습 데이터

KoNViD 1k + XCAL Dataset

학습 종류

지도 학습

개발/활용 모델

2 CNN Layer + 1 GRU Layer

활용 기술/API

PyTorch

적용 제품

XCAL, VQML-Server

Performance

VQML의 Performance 표. Version, Correclation, MAE 정보가 기재됨.
Version Correlation MAE
GPU 86.5% 0.235
No-GPU 84.1% 0.259

※ Test dataset: KoNViD-1k dataset