GameScope：マルチ属性・マルチコーデックに対応したゲーム映像の画質評価用ベンチマークデータセット

要旨: 映像ゲームのストリーミングの発展は急速に進んでおり、YouTubeやTwitchのような主要プラットフォームでは異なるコーデックが使用されています。どのコーデックでも一貫して動作する品質評価モデルを支援するには、大規模で多様な主観的ゲーム品質データセットにアクセスできることが必要です。現状では利用可能なデータセットはわずかで、それぞれに制約があります。このギャップを埋めるために、本研究では、これまでで最大規模のゲーム動画品質データセットを提示します。ユーザー生成コンテンツ（UGC）とプロフェッショナル生成コンテンツ（PGC）の両方を、広範な視覚的多様性とともに取り込みます。本データセットは最も広く用いられているコーデック――H.264、H.265、AV1――を対象としており、全4,048本の動画サンプルから構成されます。各サンプルには、平均37件の平均意見スコア（MOS）評価が付与されています。全体の品質スコアに加えて、粗視度（coarse-grained）の品質属性も収集しており、知覚に関わる要因をよりよく理解できるようにしています。本データセット上で、主要な映像品質評価手法の性能を調査します。そこには、すべてのベンチマークを上回るビジョン・ランゲージ・モデルが含まれます。私たちの知る限り、本データセットは、複数のコーデックとコンテンツ種別にまたがるゲーム動画品質評価を、品質属性まで含めて包括的に扱った最初のデータセットです。本データセットは https://rajeshsureddi.github.io/GameScope/ で公開されています。