短视频质量评估模型
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案例介绍
视频 feed 流 corpus 存在一定比例的低质量视频，质量评估模型应用在精品 corpus，进退场控制，召回和排序优化。主要负责图像质量评价和视频内容质量评价两个项目:
图像质量模型: 总体设计为Wide&Deep结构，包括传统特征+深度特征，同时引入 双线性池化做特征交叉，识别低质的封面图;
视频内容质量模型: 设计并实现了视频+音频+光流多模态联合学习模型，通过 NetVLAD, TSN 和 VGGish 三路模型对视频联合打分，识别 UGC 低质视频。
图像质量模型: 总体设计为Wide&Deep结构，包括传统特征+深度特征，同时引入 双线性池化做特征交叉，识别低质的封面图;
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视频 feed 流 corpus 存在一定比例的低质量视频，质量评估模型应用在精品 corpus，进退场控制，召回和排序优化。主要负责图像质量评价和视频内容质量评价两个项目:
图像质量模型: 总体设计为Wide&Deep结构，包括传统特征+深度特征，同时引入 双线性池化做特征交叉，识别低质的封面图;
视频内容质量模型: 设计并实现了视频+音频+光流多模态联合学习模型，通过 NetVLAD, TSN 和 VGGish 三路模型对视频联合打分，识别 UGC 低质视频。
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