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J-GLOBAL ID：202202236751397550   整理番号：22A0805274

NDNetGaming-ビデオ品質予測をゲームするための無参照ディープCNNの開発【JST・京大機械翻訳】

NDNetGaming - development of a no-reference deep CNN for gaming video quality prediction

著者 (5件)： Utke Markus (Technische Universitaet Berlin, Berlin, Germany) ,  Zadtootaghaj Saman (Technische Universitaet Berlin, Berlin, Germany) ,  Schmidt Steven (Technische Universitaet Berlin, Berlin, Germany) ,  Bosse Sebastian (Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, Berlin, Germany) ,  Moller Sebastian (Technische Universitaet Berlin, Berlin, Germany)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 3  ページ： 3181-3203  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ゲームビデオストリーミングサービスは,ゲームコンテンツ,例えばTwitch.tvの受動ビデオストリーミング,およびクラウドゲーム,例えば,Nvidia GeForce NOWおよびGoogle Stadiaのような新しいサービスのために急速に成長している。従来のビデオコンテンツとは対照的に,ゲームコンテンツは,非常に高い,特別な動きパターン,合成コンテンツ,および反復コンテンツのような特別な特性を持ち,それは,この特別なコンピュータ生成コンテンツのための最先端のビデオと画像品質アプローチを凌駕する機械学習ベースのモデルの設計のための新しい機会を提起する。本論文では,客観的品質モデル(VMAF)に基づく畳込みニューラルネットワーク(CNN)を,主観的画像品質評価に基づいて,グランドトルースとして訓練し,微調整した。さらに,フレームレベル予測に基づくゲームビデオ品質を予測するための新しい時間プール法を提案した。最後に,本論文はまた,適切なCNNアーキテクチャをいかに選択できるか,そして,モデルが異なるコンテンツでどのように機能するかについて述べた。結果は,調査した4つの一般的なネットワークアーキテクチャの中で,訓練データセットに基づく画像品質評価のために,高密度Netが最良に機能することを示した。VMAF値に基づく高密度Netの最後の57畳み込み層を訓練することによって,著者らは,画像レベルに関して,0.945のスピアマンのランク相関(SRCC)と7.07のルート平均スコア誤差(RMSE)を有するビデオゲームの歪みフレームのVMAFを予測するために,高性能モデルを得て,一方,KUGVDデータセットのために,0.967のSRCCと5.47のRMSEに導くビデオレベルに関するより高い性能を達成した。さらに,著者らは,1hold-out交差検証を用いて,0.93のSRCCと0.46のRMSEをもたらすゲームコンテンツからの画像の主観的品質評価に基づくモデルを微調整した。最後に,ビデオレベルに関して,提案したプール法を用いて,このモデルは,使用したゲームビデオデータセットに対して,0.968のSRCCと0.30のRMSEにより示される非常に優れた性能を達成した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  *ゲーム ,  情報サービス ,  *品質 ,  画像 ,  画質 ,  *録画装置 ,  計算機アーキテクチャ ,  機械学習 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  コンテンツ ,  ストリーミング
準シソーラス用語： 映像コンテンツ ,  品質評価 ,  ビデオストリーミング ,  ストリーミングサービス ,  Google ,  *ビデオ品質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ゲームビデオ ,  品質評価

分類 (1件)： テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (6件)： ビデオ ,  品質予測 ,  ゲーム ,  参照 ,  CNN ,  開発