质量评价旨在准确度量应用系统对图像视频质量的感知体验，是所有多媒体处理系统服务质量及用户体验的评判依据和优化指标，是多媒体处理、编码和传输等领域的基础性科学问题。
在视频编码过程中，质量评价对于视频质量的监控以及编码模型的优化指导至关重要。为此，今年DCC CLIC图像压缩竞赛新增了视频质量评价赛道，以期评选出最优的质量评价算法，能够对CLIC视频编码赛道参赛队伍的视频编码算法进行准确的质量评估。由于参赛的编码队伍较多，且采用的编码算法未知，这对质量评价模型的设计提出了较大的挑战。
针对这一挑战，中科大IMCL团队设计了一个基于从粗到精的对比策略的视频质量评价模型（SwinVQA），通过增强的空间感知模块和轻量级的时域模块，实现了一种用于压缩视频质量评估的粗细对比策略，使各个质量评价算法能在不同场景下自适应发挥作用。比赛的结果很好地证明了这一策略的有效性。
截至目前，比赛的所有结果已经公布，在视频质量评价赛道的比拼中，中科大IMCL团队取得了第一名的好成绩，其中，验证阶段中Kendall’s tau-b指标为0.586，测试阶段中为0.553。
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