科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
本发明公开了一种基于深度学习网络的超高清视频压缩损伤等级评估方法,包括以下步骤；步骤1,建立多分辨率压缩损伤训练集,验证集,测试集：步骤2,构建时频域结合的压缩损伤等级评估网络：步骤3,训练时频域结合的压缩损伤等级评估网络：步骤4,测试多分辨率压缩损伤测试集的准确率；步骤5,评估时频域结合的压缩损伤等级评估网络。本发明针对超高清视频压缩损伤来进行评估,解决了压缩损伤数据集制作成本高,不易扩充、视频压缩损伤评估网络未采用端对端的设计,泛化能力不足以及超高清视频评估耗时长的问题。
- 单位
本发明公开了一种基于深度学习网络的超高清视频压缩损伤等级评估方法,包括以下步骤；步骤1,建立多分辨率压缩损伤训练集,验证集,测试集：步骤2,构建时频域结合的压缩损伤等级评估网络：步骤3,训练时频域结合的压缩损伤等级评估网络：步骤4,测试多分辨率压缩损伤测试集的准确率；步骤5,评估时频域结合的压缩损伤等级评估网络。本发明针对超高清视频压缩损伤来进行评估,解决了压缩损伤数据集制作成本高,不易扩充、视频压缩损伤评估网络未采用端对端的设计,泛化能力不足以及超高清视频评估耗时长的问题。
