本申请涉及视频处理技术领域中一种训练集制备方法及其装置、设备、介质，所述方法包括：获取预先制备的高质量视频集；调整高质量视频集中的各个高质量视频的分辨率和/或帧率，获得相应的参考视频汇总成参考视频集；调整参考视频集中的各个参考视频的码率，获得相应的降质视频汇总成降质视频集；根据所述参考视频集和降质视频集调用预先训练至收敛的有参考视频质量评估模型，获得降质视频集中各个降质视频对应的质量评分。本申请能够高效制备包含大量的用于监督训练无参考视频质量评估模型的训练样本的训练集。模型的训练样本的训练集。模型的训练样本的训练集。
【技术实现步骤摘要】
训练集制备方法及其装置、设备、介质
[0001]本申请涉及视频处理
，尤其涉及一种训练集制备方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]视频质量评估是自从视频出现之后就在学术界与工业界一直研究的方法，主要分为有参考评估与无参考评估。有参考评估根据给出的参考视频，逐帧对比效果差异，从而可以较容易地得到一个相对准确的评估分数。视频无参考评估是一种对当前视频质量给出用户主观体验优劣分数的方法，根据无参考评估的分数可以动态调整网络传输的码率、帧率、分辨率等质量指标以达到控制成本的目的。通过调整，用户主观视频观感体验基本无影响，如此实现既满足用户需求，又能变相节省网络传输资源，可见能够带来相当可观的经济效益。
[0003]对于无参考视频质量评估模型而言，制备用于监督训练该模型的训练集通常较为繁琐，为了确保模型的准确率，需要采集大量的不同视频质量的视频作为训练样本，同时还需为各个训练样本标注其对应的监督标签，即表征视频质量的质量评分，传统技术中，通常采用人工采集大量的不同视频质量的视频，再通过人眼观看该各个视频，评估视频质量标注相应的质量评分。可见，制备所述训练集，需要大量的人力资源，而且十分低效。
技术实现思路
[0004]本申请的首要目的在于解决上述问题至少之一而提供一种训练集制备方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质。
[0005]为满足本申请的各个目的，本申请采用如下技术方案：
[0006]适应本申请的目的之一而提供的一种训练集制备方法，包括如下步骤：
[0007]获取预先制备的高质量视频集；
[0008]调整高质量视频集中的各个高质量视频的分辨率和/或帧率，获得相应的参考视频汇总成参考视频集；
[0009]调整参考视频集中的各个参考视频的码率，获得相应的降质视频汇总成降质视频集；
[0010]根据所述参考视频集和降质视频集调用预先训练至收敛的有参考视频质量评估模型，获得降质视频集中各个降质视频对应的质量评分。
[0011]进一步的实施例中，获取预先制备的高质量视频集的步骤之前，包括如下步骤：
[0012]获取预先采集的高清视频集；
[0013]采用预先训练至收敛的无参考视频质量评估模型对高清视频集中的各个高清视频实施质量评估，获得相应的质量评分；
[0014]选取满足预设阈值的质量评分对应的高清视频作为高质量视频，汇总成高质量视频集。
[0015]深化的实施例中，调整高质量视频集中的各个高质量视频的分辨率和/或帧率，获得相应的参考视频汇总成参考视频集的步骤中，包括如下步骤：
[0016]采用预设的音视频库的预调参数，保持同一的调整码率，调整所述高质量视频集中的各个视频的分辨率和/或帧率，获得不同分辨率和/或帧率的参考视频汇总成参考视频集，所述预调参数包含ultrafast、superfast以及veryfast。
[0017]深化的实施例中，调整参考视频集中的各个参考视频的码率，获得相应的降质视频汇总成降质视频集的步骤中，包括如下步骤：
[0018]采用预设的音视频库调整参考视频集中的各个参考视频的码率，获得不同码率的降质视频汇总成降质视频集，所述调整的码率包含100，400，800，1200，1800，2400，3000，其中各个数值对应的单位为kb/s。
[0019]进一步的实施例中，获得降质视频集中各个降质视频对应的质量评分的步骤之后，还包括如下步骤：
[0020]将所述降质视频集作为训练集，其中各个训练样本对应的监督标签为所述降质视频对应的质量评分；
[0021]批量调用训练集中多种视频质量分别对应的多个训练样本对所述预设的无参考视频质量评估模型实施多任务同步训练；
[0022]由所述无参考视频质量评估模型中的特征提取网络提取各个训练样本对应的图像特征信息后，经该模型的预测模块预测各个训练样本对应的质量评分；
[0023]计算同批次各个训练样本的质量评分的损失值，及其相对应的梯度更新值，计算所述多个损失值的平均值，在该平均值达到预设阈值时，终止训练，否则，根据各个训练样本的梯度更新值对所述无参考视频质量评估模型实施梯度更新，并继续调用下一批次的多个训练样本实施迭代训练直至模型收敛。
[0024]进一步的实施例中，经该模型的预测模块预测各个训练样本对应的质量评分的步骤中，包括如下步骤：
[0025]在所述无参考质量评估模型的预测模块中的评分预测单元中，调用预设的评分计算函数计算出各个训练样本对应的质量评分，所述评分计算函数包含线性计算和非线性计算。
[0026]进一步的实施例中，所述无参考视频质量评估模型训练至收敛之后，还包括如下步骤：
[0027]根据预设的搜索空间，对所述无参考视频质量评估模型中的特征提取网络实施子网络结构的搜索，获得以搜索出的子网络结构替换无参考视频质量评估模型中采用的特征提取网络的多个候选模型；
[0028]将各个候选模型与所述无参考视频质量评估模型进行联合训练，获得训练至收敛的候选模型；
[0029]验证各个候选模型的性能，筛选出至少一个候选模型作为轻量无参考视频质量评估模型。
[0030]另一方面，适应本申请的目的之一而提供的一种训练集制备装置，包括数据获取模块，第一调整模块，第二调整模块以及质量评估模块，其中：数据获取模块，用于获取预先制备的高质量视频集；第一调整模块，用于调整高质量视频集中的各个高质量视频的分辨
率和/或帧率，获得相应的参考视频汇总成参考视频集；第二调整模块，用于调整参考视频集中的各个参考视频的码率，获得相应的降质视频汇总成降质视频集；质量评估模块，用于根据所述参考视频集和降质视频集调用预先训练至收敛的有参考视频质量评估模型，获得降质视频集中各个降质视频对应的质量评分。
[0031]进一步的实施例中，所述数据获取模块之前，包括：高清视频获取模块，用于获取预先采集的高清视频集；评分预测模块，用于采用预先训练至收敛的无参考视频质量评估模型对高清视频集中的各个高清视频实施质量评估，获得相应的质量评分；视频选取模块，用于选取满足预设阈值的质量评分对应的高清视频作为高质量视频，汇总成高质量视频集。
[0032]深化的实施例中，所述第一调整模块，包括：分辨率和/或帧率调整子模块，用于采用预设的音视频库的预调参数，保持同一的调整码率，调整所述高质量视频集中的各个视频的分辨率和/或帧率，获得不同分辨率和/或帧率的参考视频汇总成参考视频集，所述预调参数包含ultrafast、superfast以及veryfast。
[0033]深化的实施例中，所述第二调整模块，包括：码率调整子模块，用于采用预设的音视频库调整参考视频集中的各个参考视频的码率，获得不同码率的降质视频汇总成降质视频集，所述调整的码率包含100，400，800，1200，1800，2400，3000，其中各个数值对应的单位为kb/s。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种训练集制备方法，其特征在于，包括如下步骤：获取预先制备的高质量视频集；调整高质量视频集中的各个高质量视频的分辨率和/或帧率，获得相应的参考视频汇总成参考视频集；调整参考视频集中的各个参考视频的码率，获得相应的降质视频汇总成降质视频集；根据所述参考视频集和降质视频集调用预先训练至收敛的有参考视频质量评估模型，获得降质视频集中各个降质视频对应的质量评分，将该降质视频集作为训练集，其中各个训练样本对应的监督标签为降质视频对应的质量评分。2.根据权利要求1所述的训练集制备方法，其特征在于，获取预先制备的高质量视频集的步骤之前，包括如下步骤：获取预先采集的高清视频集；采用预先训练至收敛的无参考视频质量评估模型对高清视频集中的各个高清视频实施质量评估，获得相应的质量评分；选取满足预设阈值的质量评分对应的高清视频作为高质量视频，汇总成高质量视频集。3.根据权利要求1所述的训练集制备方法，其特征在于，调整高质量视频集中的各个高质量视频的分辨率和/或帧率，获得相应的参考视频汇总成参考视频集的步骤中，包括如下步骤：采用预设的音视频库的预调参数，保持同一的调整码率，调整所述高质量视频集中的各个视频的分辨率和/或帧率，获得不同分辨率和/或帧率的参考视频汇总成参考视频集，所述预调参数包含ultrafast、superfast以及veryfast。4.根据权利要求1所述的训练集制备方法，其特征在于，调整参考视频集中的各个参考视频的码率，获得相应的降质视频汇总成降质视频集的步骤中，包括如下步骤：采用预设的音视频库调整参考视频集中的各个参考视频的码率，获得不同码率的降质视频汇总成降质视频集，所述调整的码率包含100，400，800，1200，1800，2400，3000，其中各个数值对应的单位为kb/s。5.根据权利要求1所述的训练集制备方法，其特征在于，获得降质视频集中各个降质视频对应的质量评分的步骤之后，还包括如下步骤：获取所述训练集；批量调用训练集中多种视频质量分别对应的多个训练样本对所述预设的无参考视频质量评估模型实施多任务同步训练；由所述无参考视频质量评估模型中的特征提取网络提取各个训练样本对应的图像特征信息后，经...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯进亨，戴长军，
申请(专利权)人：广州欢聚时代信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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