Top-K深度视频分析:一种概率方法
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2021-03-30 v3
摘要
深度神经网络(DNNs)的惊人准确率引发了对视频数据实用分析的巨大需求。尽管最新视频分析系统高效且准确,但尚未支持除选择和聚合查询以外的分析。在数据分析中,Top-K是一种非常重要的分析操作,使分析人员能够聚焦于最重要的实体。本文提出Everest,首个支持高效且准确Top-K视频分析的系统。Everest以概率保证对视频中最有趣的帧/时刻进行排序与识别。Everest是一个通过深度计算机视觉模型、不确定数据管理与Top-K查询处理的精心融合构建的系统。在真实世界视频和最新Visual Road基准上的评估表明,Everest以高结果准确率实现了比基线方法高14.3倍至20.6倍的效率。
引用
@article{arxiv.2003.00773,
title = {Top-K Deep Video Analytics: A Probabilistic Approach},
author = {Ziliang Lai and Chenxia Han and Chris Liu and Pengfei Zhang and Eric Lo and Ben Kao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.00773},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 9 figures, 8 tables