Standardizzazione dei Dataset per la Valutazione della Qualità

Negli ultimi anni, sono stati creati molti dataset per aiutare a valutare la qualità dei contenuti multimediali. Questi possono includere sia valutazioni di qualità soggettive, dove la gente esprime le proprie opinioni, sia valutazioni di qualità oggettive, dove si effettuano misurazioni usando metriche specifiche. Nonostante la quantità di dataset disponibili, non esiste un modo standard per presentare informazioni su di essi. Questa mancanza di standard rende difficile per i ricercatori capire rapidamente cosa include un dataset, come i video di origine, i metodi usati per raccogliere dati, e molto altro.

Questo articolo parla della necessità di un modello standard per documentare questi dataset, rendendo più facile per gli utenti capire e usarli. L'obiettivo è creare un modo semplice ed efficace per fornire tutti i dettagli necessari sui dataset per migliorare la qualità della ricerca e la riproducibilità.

#L'importanza dei dataset di valutazione della qualità

Negli ultimi vent'anni, lo streaming video è diventato super popolare. Ora rappresenta una grande parte del traffico internet. Questa crescita è dovuta a vari fattori, come tecniche di compressione video migliori, metodi di consegna migliorati e dispositivi avanzati come smartphone e smart TV. Per mantenere questa spinta, è cruciale garantire che gli utenti godano di un'esperienza di qualità quando usano i servizi di streaming.

La Qualità dell'Esperienza (QoE) misura quanto gli utenti apprezzano o disapprovano un servizio specifico. La ricerca si è concentrata sulla creazione di diverse metriche di qualità per prevedere come gli utenti percepiscono i contenuti multimediali. Queste metriche variano da quelle più basilari che misurano la qualità dell'immagine, come il PSNR, a quelle più complesse progettate per valutare i video, come il VMAF.

Sviluppare metriche di qualità efficaci dipende dal disporre di una varietà di dataset. Negli anni sono stati creati molti dataset, partendo dai primi anni 2000 fino a raccolte più recenti. Questi dataset hanno aiutato i ricercatori a capire come valutare la qualità multimediale e come migliorarla.

#La necessità di una documentazione standard

Sebbene esistano molti dataset, non c'è un formato standard per documentarli. Questa mancanza di standardizzazione significa che spetta ai creatori riportare cosa c'è dentro. Senza una guida chiara, informazioni importanti possono essere trascurate. Questo può portare a un'esperienza frustrante per i ricercatori che devono raccogliere dati necessari da più fonti, spesso un compito che richiede tempo.

L'assenza di un modello standard rende più difficile per gli utenti trovare dettagli rilevanti sui dataset che li interessano. Di conseguenza, possono perdere informazioni cruciali riguardo alla fonte del dataset, alla metodologia dei test e alle impostazioni di codifica, tra l'altro. Questo può ostacolare la loro capacità di utilizzare i dataset in modo efficace nella loro ricerca.

#Creare un modello per la documentazione

Per affrontare il gap nella documentazione, è stato proposto un nuovo modello di datasheet. L'obiettivo è semplificare il processo di documentazione per i dataset esistenti e nuovi, migliorando il modo in cui gli utenti possono capirli e riprodurre risultati di studi precedenti. Questo modello può fungere da guida per i creatori di dataset, aiutandoli a presentare il loro lavoro in modo chiaro e coerente.

Il datasheet proposto includerà diverse sezioni che coprono tutti gli aspetti necessari dei dataset. Seguendo questo modello, i creatori di dataset possono garantire di fornire informazioni complete, rendendo facile per gli utenti capire il contesto e utilizzare il dataset nel loro lavoro.

#Panoramica del modello proposto

Il modello di datasheet proposto è suddiviso in sei sezioni principali:

#1. Panoramica del dataset

Questa sezione fornisce una breve descrizione del dataset. Dovrebbe includere il nome del dataset, la data di creazione, dove può essere scaricato, la licenza per l'uso, come citarlo, e le informazioni di contatto per i creatori. Questa panoramica aiuta gli utenti a valutare rapidamente se il dataset soddisfa le loro esigenze di ricerca.

#2. Descrizione del Dataset

In questa sezione, vengono dettagliate le caratteristiche del dataset. Include informazioni sui video di origine, come il numero, il tipo, la risoluzione e altre caratteristiche rilevanti. Inoltre, questa sezione discute le impostazioni di codifica utilizzate, come i tipi di codec e i parametri per la codifica. Infine, copre le sequenze video elaborate, inclusi quanti sequenze vengono utilizzate e il formato per la riproduzione multimediale.

#3. Valutazione della Qualità Soggettiva

Questa parte copre i metodi e le procedure seguite durante la valutazione della qualità soggettiva. Specifica le impostazioni del test, come l'ambiente, il tipo di display e a che distanza devono sedere i partecipanti mentre guardano. Discute anche la metodologia di testing, incluso il software utilizzato e il numero di soggetti coinvolti. Questa sezione mira a fornire ai lettori una chiara comprensione di come vengono condotte le valutazioni di qualità soggettive.

#4. Valutazione della Qualità Oggettiva

Questa sezione si concentra sulle misurazioni oggettive effettuate per valutare la qualità video. Delinea diversi modelli e metodi utilizzati per prevedere la qualità visiva basandosi su misurazioni specifiche. Aspetti chiave includono le metriche di qualità utilizzate, come sono state implementate e come è stata valutata la loro efficacia. Queste informazioni aiutano i lettori a comprendere l'affidabilità delle valutazioni oggettive.

#5. Considerazioni Etiche

Quando si tratta di dataset che includono contenuti multimediali, le questioni etiche sono significative. Questa sezione copre aspetti come l'inclusione di dati personali e contenuti disturbanti. È cruciale per gli utenti comprendere le linee guida etiche seguite durante la raccolta dei dati, specialmente quando sono coinvolti partecipanti umani nelle valutazioni soggettive. Questa sezione discute anche le necessarie approvazioni e moduli di consenso.

#6. Informazioni Supplementari

Infine, questa sezione è dedicata a informazioni aggiuntive che non si adattano altrove. Cattura dettagli sui creatori, finanziamenti per il dataset e eventuali questioni riservate di cui gli utenti potrebbero aver bisogno di essere a conoscenza. Questa sezione consente ai creatori di dataset di condividere informazioni rilevanti che migliorano la comprensione del dataset.

#Esempi di Dataset

Per chiarire come funziona il modello proposto, forniamo esempi di datasheet per i seguenti dataset esistenti:

#GamingVideoSET

Questo dataset comprende video di origine insieme ai risultati di valutazioni sia soggettive che oggettive relative alla qualità video dei giochi. Fornisce spunti su come i giocatori percepiscono la qualità video.

#AVT-VQDB-UHD1

Questo dataset include video di origine e punteggi sia soggettivi che oggettivi per video codificati usando diversi codec. È stato utilizzato per sviluppare raccomandazioni specifiche per la valutazione della qualità video, evidenziando la sua rilevanza nella comprensione della codifica video.

#BC-KU Multi-Screen Dataset

L'aggiunta più recente, questo dataset si concentra su valutazioni soggettive e oggettive della qualità video su più schermi, inclusi dispositivi mobili, tablet e TV. Offre spunti su come la qualità può variare a seconda del dispositivo utilizzato.

#Conclusione e Futuri Sviluppi

Questo sforzo per creare un modello di datasheet mira a migliorare il modo in cui i dataset di valutazione della qualità soggettiva e oggettiva vengono documentati. Anche se non è ancora perfetto o completo, funge da punto di partenza. Man mano che si raccolgono feedback da esperti nel campo, verranno apportati aggiornamenti e miglioramenti per garantire che il modello soddisfi le esigenze della comunità.

Anche se c'è un onere aggiuntivo per i creatori di dataset nel compilare il modello, i vantaggi di avere un modulo standardizzato superano di gran lunga i costi. Il modello può essere facilmente adattato per soddisfare vari tipi di dataset, inclusi formati audio-only e video immersivi.

Andando avanti, l'obiettivo è collaborare con esperti di diverse aree per sviluppare modelli ancora più specifici per altri tipi di dataset di valutazione della qualità. Questo migliorerà chiarezza e usabilità per i ricercatori nel campo.