[发明专利]视频质量预测及模型训练方法、装置、设备和介质

说明书

本公开提供了一种视频质量预测及模型训练方法、装置、设备和介质，涉及计算机技术领域，所述视频质量预测方法包括：获取待预测视频质量的目标视频；将目标视频的视频帧输入预先训练的视频质量预测模型中，得到至少两个视频质量参数的预测参数值，根据至少两个视频质量参数的预测参数值，确定目标视频的预测视频质量值。本公开可以利用至少两个视频质量参数预测视频质量，提高了预测的视频质量的精准度。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种视频质量预测方法、视频质量预测装置、视频质量预测模型训练方法、视频质量预测模型训练装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着互联网与视频技术的发展，通过视频平台观看视频已经成为日常生活中常见的娱乐方式，通常情况下，视频平台为了判断视频内容的优劣程度，可以对视频的质量进行评估。

相关技术中，可以基于机器学习技术对视频质量进行预测，例如，可以通过人工对样本视频添加相应的视频质量标签，利用样本视频对视频质量预测模型进行训练，使训练好的视频质量预测模型可以根据学习到的视频特征预测视频质量。

但是，利用相关技术中提供的模型训练方法的视频质量预测模型，在预测视频质量时，预测的视频质量精准度低。

发明内容

本公开提供一种视频质量预测及模型训练方法、装置、设备和介质，以至少解决相关技术中预测的视频质量精准度低的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频质量预测方法，包括：

获取待预测视频质量的目标视频；

将所述目标视频的视频帧输入预先训练的视频质量预测模型中，得到至少两个视频质量参数的预测参数值，所述视频质量预测模型中包括与每个所述视频质量参数分别关联的视频质量参数预估网络；

根据所述至少两个视频质量参数的预测参数值，确定所述目标视频的预测视频质量值。

可选的，所述视频质量预测模型包括特征提取网络，所述将所述目标视频的视频帧输入预先训练的视频质量预测模型中，得到至少两个视频质量参数的预测参数值，包括：

通过所述特征提取网络提取所述视频帧的图像特征；

通过每个所述视频质量参数预估网络处理所述图像特征，输出与所述视频质量参数预估网络关联的视频质量参数的预测参数值。

可选的所述根据所述至少两个视频质量参数的预测参数值，确定所述目标视频的预测视频质量值，包括：

对至少两个视频质量参数的预测参数值进行加权求和，得到所述目标视频的预测视频质量值。

可选的，所述视频质量参数包括：归一化后的播放量、有效播放率、短播率和完播率中的至少两个。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种视频质量预测模型训练方法，包括：

获取样本视频，以及与所述样本视频对应的至少两个视频质量参数的实际参数值；

将所述样本视频的样本视频帧输入待训练的视频质量预测模型中进行训练，得到每个所述视频质量参数的样本预测参数值；

根据每个所述视频质量参数的所述样本预测参数值和所述实际参数值，对所述待训练的视频质量预测模型的参数进行更新，得到预先训练的视频质量预测模型。

可选的，所述将所述样本视频的样本视频帧输入待训练的视频质量预测模型中进行训练，得到每个所述视频质量参数的样本预测参数值，包括：

通过所述待训练的视频质量预测模型中的特征提取网络，提取所述样本视频帧的样本图像特征；