以下の出力レポートの例を参照してください。機械学習と組み合わされています。これは、主題に関係なく一貫したスコアを提供し、人間の知覚と強い相関関係を示します。広範囲に活用してきました。PSNRやSSIMなどの既存の指標は人間の知覚を反映しておらず、Netflixは「これらの指標は観察者からのDMOS評価を一貫して予測するスコアを提供できない」ことを発見した。あり、主観的なテストで得られる人間のスコアです。リグレッサーと融合することによって機能します。超えるものはすべて良好に見えることがわかりました。超えている場合は、視聴者が気付かないほどのビデオ品質にデータを費やしていることになります。高品質の素材のクリエイターにとって良い目標となります。同様のコンテンツを生成します。各フレームの品質メトリックを提供し、処理されたすべてのフレームの平均値も出力します。これにより、次の方法で平均メトリック値を取得できるようになります。ウィンドウに表示される個々のフレームの場合。特定のフレームに移動し、必要なセグメントを再生します。ボタンをクリックしてすべてのフレームを分析します。メトリクスの場合、平均値が自動的に表示されます。メトリック値を取得するには、「計算」ボタンをクリックするだけです。開始フレーム番号とフレーム数を指定して、セグメントの品質メトリックを含むレポートを生成することもできます。ファイルの形式とサイズに対して柔軟なアプローチを提供します。ファイルを分析できます。フォーマットを扱うことができます。使用してビデオ品質を測定するにはどうすればよいですか?以下の手順に従ってください。起動し、ファイルを開きます。「品質」タブに移動します。データを含むファイルを選択します。マネージャーを務めています。ガイドラインの著者です。彼女は毎日プログラムを使って作業しているため、プログラムがどのように機能するかをよく知っています。までお問い合わせください。ストリームの詳細な分析を実行します。ハードウェアおよびソフトウェアの開発者にとって必須のツールです。