机器翻译领域常使用BLEU对翻译质量进行测试评测.我们可以先看wiki上对BLEU的定义. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which has been machine-translated from one natural language to another. Quality is considered to be the correspond…

本文记录一种无参考视频质量评价算法.这是我们自己实验室前两年一个师姐做的,算法还是比较准确的,在此记录一下. 注意本算法前提是高清视频.而且是H.264编码方式. 该方法主要使用两个码流里面的参数进行质量评价:量化因子(QP)和跳过宏块数(skip_num). 使用了四个序列作为测试序列:spray,running,dunk,flower. 下图显示了QP和MOS(主观评价平均意见分)之间的关系.可见因为内容不同,不同序列同等QP下的MOS值不尽相同.但是趋势是差不多的:随着QP的升高,MOS降…

作者:杨洋,阿里云技术专家,从事直播相关媒体处理引擎开发 背景 图像质量的衡量是个老问题,对此人们提出过很多简单可行的解决方案.例如均方误差(Mean-squared-error,MSE).峰值信噪比(Peak-signal-to-noise-ratio,PSNR)以及结构相似性指数(Structural Similarity Index,SSIM),这些指标最初都是被用于衡量图像质量的,随后被扩展到视频领域. 这些指标通常会用在循环用在编码内部,可用于对编码决策进行优化并估算最终编码后视频的质…

阿里云视频云直播转码每天都会处理大量的不同场景.不同编码格式的直播流.为了保证高画质,团队借助VMAF标准来对每路转码的效果做质量评估,然后进行反馈.调优.迭代.这么做的原因在于,像动作片.纪录片.动画片.体育赛事这些场景,影响画质的因素各不相同,基于VMAF的视频质量反馈机制,可以在保证画质的前提下,对不同的场景做针对性优化,达到画质最优.成本最低的效果.本文由阿里云视频云高级开发工程师杨洋撰写,旨在分享VMAF的核心模块与技术实践. 背景 图像质量的衡量是个老问题,对此人们提出过很多简单可行…

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前言 近年来,在自然语言研究领域中,评测问题越来越受到广泛的重视,可以说,评测是整个自然语言领域最核心和关键的部分.而机器翻译评价对于机器翻译的研究和发展具有重要意义:机器翻译系统的开发者可以通过评测得知系统存在的问题而不断改进,用户也可以根据评测报告选择满足自己需求的产品,而对于机器翻译的研究人员来说,评测能够给他们的技术发展方向提供最可靠的依据. ——摘自北京邮电大学信息工程系张剑博士在微软亚洲研究院访问期间完成的一篇论文中的一段话. 早在90年代初,美国国家自然基金委员会和欧盟就资助的国际…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

什么是BLEU? BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which has been machine-translated from one natural language to another. Quality is considered to be the correspondence between a machine's output and t…

队名: BUGG 团队信息与分工: 开发: 周斌 B20150304221 舒 溢 B20150304209 测试: 许嘉荣 B20150304213 唐 浩 B20150304316 Product Owner,产品负责人: 黄欣欣 B20150304104 廖帅元 B20150304120 1.选题来源: 在线评测系统(Online Judge)起源于国际大学生程序设计竞赛(ACM/ICPC),是一种采用黑盒测试原理进行计算机程序正确性判题的自动化程序.该系统具有比赛公平性好,评测自动化程度…

原文:http://hijiangtao.github.io/2014/10/06/WeiboRecommendAlgorithm/ 基础及关联算法 作用:为微博推荐挖掘必要的基础资源.解决推荐时的通用技术问题.完成必要的数据分析.为推荐业务提供指导. 分词技术与核心词提取:是微博内容推荐的基础,用于将微博内容转化为结构化向量,包括词语切分.词语信息标注.内容核心词/实体词提取.语义依存分析等. 分类与anti-spam:用于微博内容推荐候选的分析,包含微博内容分类和营销广告/色情类微博识别:内…