基于元迁移学习的无参考视频质量评价方法

作者：何立火; 卢怡; 高帆; 唐杰浩; 高新波; 钟斌; 陈欣雷; 路文

来源：2021-05-28, 中国, ZL202110589228.9.

本发明提出了一种基于元迁移学习的无参考视频质量评价方法,实现步骤为：获取预训练集、元训练支持集和查询集；构建图像质量评价网络模型G；对图像质量评价网络模型G进行迭代训练；构建基于元迁移的视频质量评价网络模型H；对视频质量评价网络模型H进行元训练；获取视频质量评价结果。本发明将预训练好的图像质量评价网络模型的图像失真特征提取模块的结构及权值参数迁移到视频质量评价网络模型的特征提取网络,并为特征提取网络最后一个卷积层的卷积核分配可元训练的缩放系数,解决了现有技术迁移后的模型提取的特征与视频失真特征差异较大和模型在训练时所需更新的参数量很大的问题,提高了基于元迁移学习的无参考视频质量评价的准确度和效率。

• 单位
  西安电子科技大学