BriefGPT - AI 论文速递
·
GeodesicPSIM：通过地理路径相似性预测带纹理映射的静态网格质量
💡
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
为了促进静态网格压缩算法和客观质量度量的研究，研究人员创建了腾讯 - 静态网格数据集（TSMD），其中包含42个具有丰富视觉特征的参考网格。通过失真压缩方案生成了210个变形样本，并进行了大规模的基于众包的主观实验，从74个观众那里收集了主观评分。TSMD已经公开发布，可以在指定位置获取。
🎯
关键要点
-
为了促进静态网格压缩算法和客观质量度量的研究，创建了腾讯 - 静态网格数据集（TSMD）。
-
TSMD包含42个具有丰富视觉特征的参考网格。
-
通过失真压缩方案生成了210个变形样本，并进行了大规模的基于众包的主观实验。
-
从74个观众那里收集了主观评分，以验证样本的多样性和均值意见得分（MOS）的准确性。
-
评估了最先进的客观度量指标在新数据集上的性能，相关性约为0.75。
-
TSMD已公开发布，包括网格、PVS和比特流以及MOS，可以在指定位置获取。
➡️
