MSU2020年度世界视频编码大赛 金山云斩获UGC赛道冠军( 二 )
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(左侧) x265编码后的图像 (右侧)金山云KAV1编码后的图像
目前 ， 能够达到商用级的评价指标非常少 ， 学术界的评价指标主要都是针对有非常明确边界条件约束的场景 。 商用级的全参考评价指标目前除了PSNR和SSIM之外 ， 就是Netflix在2016年发布的VMAF ， 然而VMAF是主要针对Netflix的PGC场景进行设计的 ， 无法直接用在UGC视频当中 。 KPA主要针对UGC视频 ， 并且除了通用的整体质量评价外 ， 还包括子维度质量、局部质量等细分评价指标 。
在KPA的研发过程中 ， 通过收集各种场景下UGC及PGC视频 ， 并保证至少50以上的专业评测人员对每个视频进行主观评测 ， 从源头上避免数据主观评测波动和精度问题 。 同时 ， 对收集到的数据 ， 从内容、场景、质量等多个维度进行平衡筛选 ， 在确保数据规模远超业界开源数据的基础上 ， 提升数据的多样性 。 在模型层面 ， 通过攻防设计、协同学习、困难样本挖掘等方法 ， 提升模型的鲁棒性和精度 ， 在UGC场景中SROCC和gMAD分数均优于业界知名的有参考算法VMAF 。
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【MSU2020年度世界视频编码大赛 金山云斩获UGC赛道冠军】在视频高清化的趋势下 ， 用户对视频的要求在不断提升 ， 这就会对视频编解码技术提出越来越高的要求 。 基于在视频编解码方面的优势 ， 金山云始终坚持技术立业 ， 一直在不断探索核心技术 ， 寻求持续突破 。
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