相关数据集
VisionRewardDB-Video
VisionRewardDB-Video是一个为多维度AI生成视频质量评估设计的综合视频评估数据集。它包含21个不同维度的注释，涵盖文本到视频的一致性、美学质量、运动动力学、物理现实和技术规格等。数据集分为train、regression和monetbench三种配置，分别用于模型训练、标准化评估和性能评估。
Hugging Face2025-02-12 更新780
Features and Quality Metrics Datasets for Video Coding in DASH
该数据集与提交至Scientific Data期刊的论文相关，包含了用于提取特征和计算视频质量评估(VQA)指标的样本Bash和Python源代码。这些脚本用于从4K视频中提取特征并计算VQA指标，目的是创建公开可用的数据集，这些数据集可在figshare上找到。
github2024-05-03 更新230
VR Video Quality in the Wild
Investigating how people perceive virtual reality videos in the wild (i.e., those captured by everyday users) is a crucial and challenging task in VR-related applications due to complex authentic dist
DataCite Commons2023-11-21 更新140
Comyco Video Description Dataset
为了提高Comyco的泛化能力，我们提出一个包含电影、体育、电视节目、游戏、新闻和音乐视频的视频质量DASH数据集。具体来说，我们首先从YouTube收集最高分辨率的视频片段，然后使用FFmpeg通过H.264编解码器和MP4Box根据视频序列的编码梯度对视频进行编码。比特率梯度表示为{235, 375, 560, 750, 1050, 1750, 2350, 3000, 4300}kbps。每个
github2024-04-28 更新390
YouTube SFV+HDR质量数据集
YouTube SFV+HDR质量数据集由谷歌公司创建，旨在研究短形式视频（SFV）和高动态范围（HDR）视频的质量评估。该数据集包含4030条视频，涵盖10个流行内容类别，如动物、烹饪、舞蹈等。数据集通过三步采样框架创建，确保视频的代表性和多样性。该数据集主要用于视频质量评估研究，特别是SFV和HDR视频的质量差异分析，以及现有UGC质量指标的适用性评估。
arXiv2024-06-08 更新180
