Netflix VMAF: Video Sifatini Baholash Uchun Yuksak Texnologiya

Netflix tomonidan ishlab chiqilgan Video Multimethod Assessment Fusion (VMAF) — bu video sifatini baholash uchun Emmy mukofotiga sazovor bo'lgan algoritm. Bu texnologiya video sifatini baholashda yangi standartni belgilab berdi. VMAF asosan libvmaf nomli stand-alone C kutubxonasi va uning Python o'rabog'ichidan iborat. Bundan tashqari, bu kutubxona foydalanuvchilar uchun maxsus VMAF modelini o'rnatish va sinovdan o'tkazish imkoniyatini beruvchi bir qator vositalarni taklif etadi.

VMAFning Asosiy Xususiyatlari

VMAFning asosiy xususiyatlari orasida quyidagilarni ajratib ko'rsatish mumkin:

• PSNR, PSNR-HVS, SSIM, MS-SSIM va CIEDE2000 kabi boshqa metrikalarning amalga oshirilishi.
• Video sifatini baholash uchun turli usullarni birlashtiruvchi yagona algoritm.
• Python kutubxonasidagi vositalar yordamida maxsus modellarni o'rnatish va sinovdan o'tkazish imkoniyati.

Yangi Versiyalar va Yangilanishlar

Netflix VMAFni doimiy ravishda yangilab turibdi. Oxirgi yillarda quyidagi yangilanishlar amalga oshirildi:

• 2026-06: VMAF v1 modellarining yangi to'plami chiqarildi. Bu yangilanishlar haqida ko'proq ma'lumot uchun tech blogni o'qing.
• 2023-12-07: libvmaf v3.0.0 chiqarildi. Bu versiyada bir nechta optimallashtirishlar, xatolarni tuzatishlar va eski API-larni olib tashlash amalga oshirildi.
• 2021-12-15: CAMBIga full_ref kirish parametri qo'shildi, bu bandingni hisobga oladigan to'liq referentsiyali metrikani ishga tushirish imkonini beradi.
• 2021-12-01: CAMBIga max_log_contrast parametri qo'shildi, bu yuqori kontrastli bandinglarni qamrab olish imkonini beradi. Bundan tashqari, CAMBI tezligi 4K uchun taxminan 4,5 baravar oshirildi.
• 2021-10-07: Netflix CAMBI (Contrast Aware Multiscale Banding Index)ni ochiq manba kod sifatida chiqaradi. Bu banding (kontur) artefaktlarini aniqlash uchun mo'ljallangan.
• 2020-12-07: Tezlikni optimallashtirish, yangi API dizaynini va kodik baholash uchun mo'ljallangan NEG rejimini kiritish bo'yicha yangi texnologiya blogi chiqarildi.
• 2020-12-03: libvmaf v2.0.0 chiqarildi. Bu versiyada yangi fixed-point va x86 SIMD-optimallashtirilgan (AVX2, AVX-512) amalga oshirildi, bu eski floating-point versiyasiga qaraganda 2 baravar tezlikni ta'minlaydi. Bundan tashqari, yangi API kiritildi, bu ko'proq moslashuvchan va kengaytiriladigan.
• 2020-07-13: VMAFning tasvirni yaxshilash operatsiyalarida xususiyatlari, kodik baholashga ta'siri va yechimlar bo'yicha fikrlarni baham ko'rish maqsadida memo yaratildi. Shuningdek, No Enhancement Gain (NEG) rejimi kiritildi.
• 2020-02-27: VMAF litsenziyasi Apache 2.0 dan BSD+Patentga o'zgartirildi, bu Apache litsenziyasiga qaraganda ko'proq ruxsat beruvchi litsenziya.

VMAF bilan Ishlash Usullari

VMAF bilan ishlash uchun bir nechta usullar mavjud:

• Komanda satri vositasi: vmaf vositasi to'liq algoritmni amalga oshiradi, shuning uchun uni ishlab chiqarish muhitida osonlik bilan joylashtirish mumkin. Bundan tashqari, bu vosita PSNR, SSIM va MS-SSIM kabi qo'shimcha xususiyatlarni taklif etadi.
• C kutubxonasi: libvmaf VMAFni kodga kiritish uchun interfeysni taqdim etadi va boshqa xususiyatlarni kutubxonaga integratsiya qilish vositalarini taklif etadi.
• Python kutubxonasi: Bu kutubxona dasturiy ta'minotni sinovdan o'tkazish, VMAF modelini o'rnatish va tasdiqlash, ma'lumotlar to'plamini qayta ishlash va ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun to'liq qator o'rabog'ich sinflarini va skriptlarni taklif etadi.

VMAF, shuningdek, FFmpeg filtri sifatida kiritilgan va ./configure --enable-libvmaf komandasi yordamida konfiguratsiya qilinishi mumkin. Bundan tashqari, VMAF Dockerfile Python kutubxonasidan Docker tasviri yaratadi.

Yordam va Hisobotlar

VMAF bilan ishlash bo'yicha ko'proq ma'lumot uchun, Netflix GitHub sahifasiga murojaat qiling. U yerda FAQ, mavjud modellar va xususiyatlar, dasturiy ta'minotdan foydalanish bo'yicha qo'llanmalar va boshqa resurslar mavjud.

Asl manba: github.com