text: 影片多方法評估融合 (Video Multimethod Assessment Fusion，VMAF ) 是Netflix與南加州大學、南特大學IPI/LS2N 實驗室以及德克薩斯大學奧斯汀分校影象和影片工程實驗室 (LIVE) 合作開發的客觀的全參考影片質量指標。它根據參考和失真的影片序列預測主觀影片質量。該指標可用於評估不同影片編解碼器、編碼器、編碼設定或傳輸變體的質量。歷史.該指標基於南加州大學 C.-C. Jay Kuo 教授小組的初步工作。 他們研究了使用 支援向量機 融合不同影片質量指標的可實現性，從而產生了“FVQA指數”，該指標已被證明在主觀上優於現有的影象質量指標影片質量資料庫。該方法已與 Netflix 合作進一步開發，使用不同的主觀影片資料集，包括 Netflix 擁有的資料集。隨後更名為“影片多方法評估融合”，它於 2016 年 6 月"在 Netflix 技術部落格"上宣佈，參考實現的 0.3.1 版在許可的開源許可下提供。2017 年，該指標進行了更新，以支援自定義模型，其中包括對手機螢幕檢視的調整，從而為相同的輸入材料生成更高的質量分數。 2018 年，釋出了一個預測高達4K解析度內容質量的模型。訓練這些模型的資料集尚未向公眾提供。2021 年，Beamr、Netflix、南加州大學德克薩斯大學奧斯汀分校、SSIMWAVE、迪士尼、谷歌、Brightcove 和 ATEME 因開發影片編碼最佳化的開放感知指標而獲得了。這是大學 20 年來第二次獲得艾美獎。這也是法國大學第一次獲得一個。元件.VMAF 使用現有的影象質量指標和其他功能來預測影片質量：上述特徵使用基於 SVM 的迴歸進行融合，以提供每個影片幀0-100 範圍內的單個輸出分數，其中 100 的質量與參考影片相同。然後使用算術平均值在整個影片序列上臨時彙集這些分數，以提供整體差分平均意見分數(DMOS)。由於訓練原始碼的公開可用性，可以根據不同的影片資料集和特徵對融合方法進行重新訓練和評估。抗噪信噪比(AN-SNR) 在早期版本的 VMAF 中用作質量指標，但隨後被放棄。表現.與主觀評分相比，早期版本的 VMAF 在四個資料集中的三個資料集上的預測準確性已被證明優於其他影象和影片質量指標，例如SSIM 、 PSNR -HVS 和 VQM-VFD。 在另一篇論文中也對其效能進行了分析，發現 VMAF 在影片資料集上的效能並不優於 SSIM 和 MS-SSIM。 2017 年， 來自RealNetworks的的工程師報告稱，網飛的效能論文具有良好的可重複性。軟體.用C語言和Python編寫的參考實現根據 BSD+專利許可條款作為自由軟體釋出 。其原始碼和其他材料可在GitHub上獲得。
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