Add files using upload-large-folder tool

VQA_model/README.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+# 视频质量评估 - PickScore
+
+使用PickScore模型对视频质量进行评估，并计算与主观评分的相关性。
+
+## 环境要求
+
+- Python 3.7+
+- PyTorch
+- Transformers
+- OpenCV
+- Pandas
+- Numpy
+- PIL
+
+## 安装依赖
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+## 使用方法
+
+### 准备数据
+
+准备一个包含视频路径、主观评分和提示词的文本文件，格式如下：
+
+```
+视频相对路径,主观评分,提示词描述
+video_editing_score/video1.mp4,4.5,一段流畅的视频
+multi_object/video2.mp4,3.2,多个物体的运动场景
+...
+```
+
+### 运行评估
+
+```bash
+python batch_process.py --txt_path 输入文件路径 --output_path 结果保存路径 [--dataset_root 数据集根目录] [--num_frames 每个视频提取的帧数]
+```
+
+参数说明：
+- `--txt_path`: 输入的文本文件路径（必填）
+- `--output_path`: 结果保存的CSV文件路径（必填）
+- `--dataset_root`: 数据集根目录，默认为 `/home/wangjuntong/VQA_model/dataset/`
+- `--num_frames`: 每个视频提取的帧数，默认为8
+
+### 输出结果
+
+程序将生成两个文件：
+1. CSV文件：包含每个视频的路径、主观评分、提示词和PickScore得分
+2. 指标文件：包含SRCC、PLCC和KRCC相关性指标
+
+## 示例
+
+```bash
+python batch_process.py --txt_path video_list.txt --output_path results.csv
+```
+
+## 注意事项
+
+1. 确保视频文件可以正常打开和读取
+2. 每个视频会提取8帧（可通过参数调整）计算平均得分
+3. 如果视频数量少于2个，将无法计算相关性指标 

VQA_model/README_correlation.md

@@ -0,0 +1,88 @@
+# 相关系数计算工具
+
+这个Python脚本用于计算两个视频质量评分文件之间的相关系数（SRCC、KRCC、PLCC）。
+
+## 功能
+
+- 从JSON/JSONL文件中提取`rel_path`和`clip_score`
+- 从TXT文件中提取视频路径和质量分数
+- 计算斯皮尔曼等级相关系数 (SRCC)
+- 计算肯德尔等级相关系数 (KRCC)
+- 计算皮尔逊线性相关系数 (PLCC)
+- 验证两个文件中的路径匹配情况
+
+## 依赖
+
+- Python 3.6+
+- NumPy
+- SciPy
+
+## 使用方法
+
+```bash
+python calculate_correlation.py --jsonl <jsonl文件路径> --txt <txt文件路径>
+```
+
+### 示例
+
+```bash
+python calculate_correlation.py --jsonl clipscore_results/clipscore_checkpoint.json --txt /home/wangjuntong/VQA_model/dataset/video_editing_score/video_quality.txt
+```
+
+## 输入文件格式
+
+### JSONL/JSON 文件格式
+
+预期的JSON文件格式如下：
+
+```json
+{
+  "results": [
+    {
+      "video_path": "/path/to/video.mp4",
+      "rel_path": "relative/path/to/video.mp4",
+      "clip_score": 36.375,
+      "...": "..."
+    },
+    ...
+  ]
+}
+```
+
+或者：
+
+```json
+[
+  {
+    "video_path": "/path/to/video.mp4",
+    "rel_path": "relative/path/to/video.mp4",
+    "clip_score": 36.375,
+    "...": "..."
+  },
+  ...
+]
+```
+
+### TXT 文件格式
+
+预期的TXT文件格式为每行一个记录，路径和分数由逗号分隔：
+
+```
+relative/path/to/video.mp4,42.67
+another/path/to/video.mp4,56.0
+...
+```
+
+## 输出
+
+脚本将输出：
+- 加载的文件统计信息
+- 两个文件路径匹配的数量
+- SRCC、KRCC、PLCC相关系数及其p值
+- 用于计算的样本数
+
+## 注意事项
+
+- 确保两个文件中的路径格式相同，否则匹配可能失败
+- JSON文件中必须包含`rel_path`和`clip_score`字段
+- TXT文件每行必须包含一个路径和一个分数，以逗号分隔