Subjective video quality evaluation for user generated contents via textual prompts
The explosion of user-generated content (UGC) videos has transformed the online landscape. Platforms like TikTok and YouTube overflow with UGC, offering a diverse range of content consumed by billions of viewers. While this presents exciting avenues for creative expression and content consumption, i...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Ang, Dario |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Lin Weisi |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/176019 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Towards textually describing complex video contents with audio-visual concept classifiers
بواسطة: TAN, Chun Chet, وآخرون
منشور في: (2011) -
ClusterPrompt: Cluster semantic enhanced prompt learning for new intent discovery
بواسطة: LIANG, Jinggui, وآخرون
منشور في: (2023) -
Reviewing multimodal deep learning techniques for user-generated content analysis
بواسطة: Sachin, Surawar Sanath
منشور في: (2023) -
Prompting and evaluating large language models for proactive dialogues: Clarification, target-guided, and non-collaboration
بواسطة: DENG, Yang, وآخرون
منشور في: (2023) -
Just adjust one prompt: Enhancing in-context dialogue scoring via constructing the optimal subgraph of demonstrations and prompts
بواسطة: PU, Jiashu, وآخرون
منشور في: (2023)