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作者：李千喜;董立红;叶鸥;
单位：西安科技大学人工智能与计算机学院;
摘要：针对现有无参考视频质量评价方法在特征提取阶段强调静态内容信息，容易丢失局部细节和忽视语义运动信息等问题，文中提出一种基于双路特征图差分的无参考视频质量评价方法，该方法分为特征提取阶段和时域质量聚合阶段。首先设计双路级联结构，提取全局与局部信息，其中语义路径利用ResNet50网络获取视频全局内容感知信息，细节路径采用多尺度卷积注意力网络同时获取不同尺度局部细节信息，缓解特征局部信息不足问题；其次构建时空特征图差分模块，捕获时域维度的语义运动信息，并利用时空融合模块进行特征增强；最后通过Transformer与视觉记忆的双重时间池化进行视频时域质量聚合。实验结果表明：该方法在LIVE-Qualcomm和LIVE-VQC数据集中相较于最优基线方法，PLCC分别提升1.4%和1.6%；在CVD2014数据集中PLCC提升2%,SROCC提升2.4%；在KoNViD-1k数据集中整体表现次优，与主观评价之间有更高的一致性和准确性。
关键词：无参考视频质量评价;;双路级联结构;;特征图差分;;运动信息;;多尺度卷积注意力;;局部细节;;Transformer
基金资助：国家自然科学基金青年项目：加标Petri网框架下的网络化离散事件系统临界可观性验证与强化控制（62303375）
