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MSU_VQMT是一种用于视频质量评估的工具。

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简介：
该视频质量评价工具提供一系列全面的指标，包括PSNR、SSIM和MSSIM，以及VQM等多种评估方法。然而，值得注意的是，该工具目前不支持批量处理图像或视频数据。

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  • MSU_VQMT视频质量评估工具
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  • MSU VQMT 10.1 proDemo 视频质量评估工具
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  • 基于深度学习的DVQA视频质量评估系统
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    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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