基于深度学习的DVQA视频质量评估系统
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简介：
本研究提出了一种基于深度学习技术的DVQA（Dynamic Video Quality Assessment）系统，用于智能化地评估和分析视频的质量。该系统能够自动识别并量化影响观看体验的关键因素，如清晰度、流畅度及色彩表现等，并通过深度网络模型训练优化评价准确性与可靠性，以满足不同用户对高质量视觉内容的需求。
DVQA-基于深度学习的视频质量评估
消息：
12月17日，在PGC视频上添加预训练模型。
安装指南：
我们建议使用virtualenv来运行代码。该代码是用Python3开发的。
调用虚拟环境后，请通过以下命令安装其他先决条件：
```
pip install -r requirements.txt
```
所有程序包都是运行代码所必需的。
数据集准备：
如果要批量评估或在自己的GPU上从头开始训练模型，需要准备好数据集。 数据集应为json格式，例如your_dataset.json。
```json
{
test: {
dis: [dis_1.yuv, dis_2.yuv],
ref: [ref_1.yuv, ref_2.yuv],
fps: [30, 24],
mos: [94.2, 55.8]
}
```
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