ИСТИНА

Применение новых нейросетевых алгоритмов обработки и сжатия видео приводит к тому, что новые методы демонстрируют высокое качество с точки зрения человека, но существенно просаживают старые метрики PSNR и SSIM. Следствием является постепенный переход на новые ML или DL метрики, которые показывают лучшие корреляции, но обладают своими существенными недостатками. Если метрика дифференцируема, при создании алгоритмов, которые будут оцениваться с ее помощью, появляется возможность существенно "оптимизировать" алгоритм под метрику. Для недефференцируемых метрик также можно находить способы "взлома" (т.е. формального улучшения показателей без реального улучшения алгоритма). Отдельный подход - black-box взлом методами улучшения изображения, который позволяет зачастую улучшить метрику, а также реально улучшает субъективную оценку.