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ETRI-LIVE STSVQ搬运

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OpenDataLab2026-05-24 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/baijinroujiang/ETRI-LIVE-STSVQ
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资源简介:
视频部署参数空间不断增加,为全球流媒体和社交媒体观众提供更逼真和身临其境的体验。然而,空间分辨率或帧速率等视频参数的增加不可避免地与更大的数据量相关联。通过有限带宽网络以感知最佳的方式传输越来越多的视频是影响数十亿观众的当前挑战。视频服务提供商最近采用的一种做法是结合视频压缩的时空分辨率调整。因此,了解不同级别的时空二次采样和压缩如何影响视频的感知质量非常重要。为了朝着这个方向取得进展,我们构建了一个名为 ETRI-LIVE 时空二次采样视频质量 (ETRI-LIVE-STSVQ) 数据库的大型新资源,其中包含通过应用不同级别的组合时空二次采样和视频生成的 437 个视频压缩 15 种不同的视频内容。我们还对新数据集进行了大规模的人体研究,收集了大约 15,000 个视频质量的主观判断。 ETRI-LIVE STSVQ 数据库正在公开和免费提供,希望改进未来对视频质量建模和感知视频编码等主题的研究和开发

The expanding parameter space for video deployment delivers more realistic and immersive experiences to global streaming and social media audiences. However, increases in video parameters such as spatial resolution or frame rate are inevitably associated with larger data volumes. Transmitting growing volumes of video in a perceptually optimal manner over bandwidth-constrained networks is a current challenge affecting billions of viewers. A practice recently adopted by video service providers is to combine video compression with spatial-temporal resolution adaptation. Therefore, it is critical to understand how different levels of spatial-temporal subsampling and compression impact the perceived quality of videos. To advance progress in this direction, we have constructed a large new resource named the ETRI-LIVE Spatial-Temporal Subsampling Video Quality (ETRI-LIVE-STSVQ) database, which contains 437 compressed videos generated from 15 distinct video content types by applying varying levels of combined spatial-temporal subsampling. We also conducted a large-scale human study on this new dataset, collecting approximately 15,000 subjective judgments of video quality. The ETRI-LIVE STSVQ database is being made publicly and freely available with the hope of advancing future research and development on topics such as video quality modeling and perceptual video coding.
提供机构:
baijinroujiang
创建时间:
2023-11-29
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
ETRI-LIVE STSVQ是一个用于视频质量评估的数据集,包含437个通过时空二次采样和压缩生成的视频,覆盖15种内容,并基于约15,000个人类主观评分进行标注。该数据集公开免费提供,旨在支持视频质量建模和感知编码等领域的研究。
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