CLIPVQA:Video Quality Assessment via CLIP

📄 arXiv: 2407.04928v1 📥 PDF

作者: Fengchuang Xing, Mingjie Li, Yuan-Gen Wang, Guopu Zhu, Xiaochun Cao

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2024-07-06

💡 一句话要点

提出基于CLIP的Transformer模型CLIPVQA，用于视频质量评估。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视频质量评估 CLIP模型 Transformer 自注意力机制 交叉注意力机制 视频理解 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视频质量评估方法缺乏对视频时空质量和内容信息的有效提取。
  2. CLIPVQA利用CLIP模型，通过自注意力和交叉注意力机制，融合视频帧的时空质量特征和语言描述。
  3. 实验表明，CLIPVQA在多个数据集上取得了SOTA性能，泛化能力提升高达37%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种高效且有效的基于CLIP的Transformer方法，用于视频质量评估（VQA）问题，命名为CLIPVQA。该方法首先设计了一种有效的视频帧感知范式，旨在提取视频帧之间丰富的时空质量和内容信息。然后，利用自注意力机制充分整合时空质量特征，生成视频级别的质量表示。为了利用视频的质量语言描述进行监督，开发了一个基于CLIP的语言嵌入编码器，并通过交叉注意力模块将其与生成的内容信息充分聚合，以产生视频-语言表示。最后，将视频级别的质量表示和视频-语言表示融合在一起，用于最终的视频质量预测，并采用向量化回归损失进行高效的端到端优化。在八个具有不同分辨率的真实视频数据集上进行了全面的实验，以评估CLIPVQA的性能。实验结果表明，所提出的CLIPVQA实现了新的最先进的VQA性能，并且比现有的基准VQA方法具有高达37%的更好的泛化能力。还进行了一系列消融研究，以验证CLIPVQA中每个模块的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：视频质量评估（VQA）旨在预测视频的主观质量。现有方法在提取视频帧之间的时空质量和内容信息方面存在不足，难以充分利用视频的语言描述进行监督，导致泛化能力受限。

核心思路：利用对比语言-图像预训练模型CLIP强大的视觉-语言表征能力，将视频帧的时空质量特征与对应的语言描述相结合，从而更准确地评估视频质量。通过自注意力机制整合时空质量特征，并通过交叉注意力机制融合内容信息和语言描述。

技术框架：CLIPVQA主要包含以下几个模块：1) 视频帧感知模块：用于提取视频帧的时空质量和内容信息。2) 时空质量特征整合模块：使用自注意力机制整合提取到的时空质量特征，生成视频级别的质量表示。3) 基于CLIP的语言嵌入编码器：用于提取视频质量语言描述的嵌入表示。4) 视频-语言表示融合模块：使用交叉注意力机制将视频内容信息与语言嵌入表示进行融合。5) 质量预测模块：融合视频级别的质量表示和视频-语言表示，进行最终的视频质量预测。

关键创新：该方法将CLIP模型引入到视频质量评估任务中，利用CLIP强大的视觉-语言表征能力，实现了更准确的视频质量评估。通过自注意力和交叉注意力机制，有效地整合了视频帧的时空质量特征和语言描述，提高了模型的性能和泛化能力。

关键设计：视频帧感知模块的具体实现方式（例如，使用的卷积神经网络结构），自注意力和交叉注意力机制的具体参数设置，以及向量化回归损失函数的具体形式。论文采用向量化回归损失进行端到端优化，具体损失函数未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CLIPVQA在八个真实视频数据集上进行了评估，取得了新的SOTA性能，并且比现有VQA方法具有高达37%的更好的泛化能力。消融实验验证了各个模块的有效性，证明了CLIP模型在视频质量评估中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频监控、视频会议、在线教育、视频流媒体等领域，提升用户体验，优化视频编码和传输策略，并为视频质量评估提供更准确、可靠的解决方案。未来可进一步探索其在视频修复、视频增强等方面的应用。

📄 摘要（原文）

In learning vision-language representations from web-scale data, the contrastive language-image pre-training (CLIP) mechanism has demonstrated a remarkable performance in many vision tasks. However, its application to the widely studied video quality assessment (VQA) task is still an open issue. In this paper, we propose an efficient and effective CLIP-based Transformer method for the VQA problem (CLIPVQA). Specifically, we first design an effective video frame perception paradigm with the goal of extracting the rich spatiotemporal quality and content information among video frames. Then, the spatiotemporal quality features are adequately integrated together using a self-attention mechanism to yield video-level quality representation. To utilize the quality language descriptions of videos for supervision, we develop a CLIP-based encoder for language embedding, which is then fully aggregated with the generated content information via a cross-attention module for producing video-language representation. Finally, the video-level quality and video-language representations are fused together for final video quality prediction, where a vectorized regression loss is employed for efficient end-to-end optimization. Comprehensive experiments are conducted on eight in-the-wild video datasets with diverse resolutions to evaluate the performance of CLIPVQA. The experimental results show that the proposed CLIPVQA achieves new state-of-the-art VQA performance and up to 37% better generalizability than existing benchmark VQA methods. A series of ablation studies are also performed to validate the effectiveness of each module in CLIPVQA.