Netflix/vmaf
Perceptual video quality assessment based on multi-method fusion.
何を解決するか
人間の観察に頼らず、動画の視覚的品質を客観的に測定する方法を提供し、圧縮やその他の処理による動画品質の低下度合いを開発者やエンジニアが把握できるようにします。
動作方法
VMAF（Video Multi-Method Assessment Fusion）は、視覚的品質評価アルゴリズムです。複数のメトリクスを統合して1つのスコアを生成します。本プロジェクトでは、高性能実装用のCライブラリ（libvmaf）、カスタムモデルのトレーニングおよびテスト用のPythonライブラリ、プロダクションデプロイ用のコマンドラインツールを提供しています。また、PSNR、SSIM、MS-SSIMといった標準的なメトリクスや、バンドリングアーティファクトを検出するためのCAMBIも含まれています。
対象ユーザー
動画エンジニア、コーデック開発者、品質保証チーム向けに設計されており、特にFFmpegやプロダクションパイプラインにこれらのメトリクスを統合する必要がある方々に適しています。
特徴
- Netflixが開発したエミー賞受賞の視覚的品質アルゴリズム。
- バンドリングアーティファクトを検出する専用検出器であるCAMBIを含む。
- FFmpegにフィルタとして統合されている。
- イメージ強化処理による評価の歪みを防ぐための「No Enhancement Gain（NEG）モード」を提供。
- x86 SIMD最適化（AVX2、AVX-512）による高性能実装。
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