RMT-BVQA：基于循环记忆变换器的盲视频质量评估方法，用于增强视频内容
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出一种针对增强视频内容的新型盲目深度视频质量评估 (VQA) 方法，其利用基于新数据库的新颖内容质量感知对比学习策略及经过优化的具有内容感知的 RMT 网络架构获取视频质量表示，并通过线性回归将提取的质量表示组合成视频级质量指数。实验证明，与十个现有的无参考质量指标相比，所提方法 RMT-BVQA 在 VDPVE 数据库上表现出优异的相关性能。
提出一种新型的盲目深度视频质量评估方法，利用新数据库的内容质量感知对比学习策略和优化的RMT网络架构获取视频质量表示，并通过线性回归将其组合成视频级质量指数。实验证明，该方法在VDPVE数据库上表现出优异的相关性能。
