{"id":3727,"date":"2025-07-17T02:54:26","date_gmt":"2025-07-17T02:54:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.91mobiles.com\/vn\/hub\/?p=3727"},"modified":"2025-07-17T02:54:26","modified_gmt":"2025-07-17T02:54:26","slug":"intel-gioi-thieu-cong-cu-do-hieu-suat-do-hoa-thoi-gian-thuc-moi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.91mobiles.com\/vn\/hub\/intel-gioi-thieu-cong-cu-do-hieu-suat-do-hoa-thoi-gian-thuc-moi\/","title":{"rendered":"Intel Gi\u1edbi Thi\u1ec7u C\u00f4ng C\u1ee5 \u0110o Hi\u1ec7u Su\u1ea5t \u0110\u1ed3 H\u1ecda Th\u1eddi Gian Th\u1ef1c M\u1edbi"},"content":{"rendered":"
\n \n <\/picture><\/div>\n

Intel đã giới thiệu công cụ Computer Graphics Visual Quality Metric (CGVQM)<\/span>, công cụ đo nguồn mở đầu tiên được thiết kế riêng để đánh giá chất lượng hình ảnh trò chơi theo thời gian thực với độ chính xác gần như tương đương với con người. Cốt lõi của công cụ này là tập dữ liệu CG-VQD, bao gồm 80 clip dài ba giây từ 15 cảnh 3D nguồn mở, trải dài từ bản demo Bistro của Amazon đến các môi trường tùy chỉnh như House and Bridge, mỗi cảnh được xử lý bằng một trong sáu phương pháp kết xuất hiện đại, chẳng hạn như lấy mẫu nơ-ron, dò đường dẫn hoặc phân lớp Gauss.<\/p>

Các nhà nghiên cứu của Intel bắt đầu với một mạng 3D ResNet‑18 được đào tạo trước và tinh chỉnh trọng số kênh của nó để căn chỉnh đầu ra với tương ứng với các phép đánh giá. Kết quả, CGVQM‑5, vượt trội hơn tất cả các thước đo tham chiếu đầy đủ hiện có và rất gần với sự đồng thuận của con người.<\/p>