論文の概要: Large-Scale Video Analytics through Object-Level Consolidation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15451v1
- Date: Tue, 30 Nov 2021 14:48:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-01 16:26:22.777432
- Title: Large-Scale Video Analytics through Object-Level Consolidation
- Title（参考訳）: オブジェクトレベル統合による大規模ビデオ分析
- Authors: Daniel Rivas, Francesc Guim, Jord\`a Polo, David Carrera
- Abstract要約: ビデオ分析は、スマートシティや自動運転といった新しいユースケースを可能にする。
ビデオ分析は、スマートシティや自動運転といった新しいユースケースを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.299941371793082
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the number of installed cameras grows, so do the compute resources
required to process and analyze all the images captured by these cameras. Video
analytics enables new use cases, such as smart cities or autonomous driving. At
the same time, it urges service providers to install additional compute
resources to cope with the demand while the strict latency requirements push
compute towards the end of the network, forming a geographically distributed
and heterogeneous set of compute locations, shared and resource-constrained.
Such landscape (shared and distributed locations) forces us to design new
techniques that can optimize and distribute work among all available locations
and, ideally, make compute requirements grow sublinearly with respect to the
number of cameras installed. In this paper, we present FoMO (Focus on Moving
Objects). This method effectively optimizes multi-camera deployments by
preprocessing images for scenes, filtering the empty regions out, and composing
regions of interest from multiple cameras into a single image that serves as
input for a pre-trained object detection model. Results show that overall
system performance can be increased by 8x while accuracy improves 40% as a
by-product of the methodology, all using an off-the-shelf pre-trained model
with no additional training or fine-tuning.
- Abstract（参考訳）: 設置されるカメラの数が増えるにつれて、これらのカメラが捉えたすべての画像の処理と分析に必要な計算資源も増える。
ビデオ分析はスマートシティや自動運転といった新しいユースケースを可能にする。
同時に、サービスプロバイダは、要求に対処するために追加の計算リソースをインストールするよう促し、厳格なレイテンシ要件が計算をネットワークの終端に向けて押し付け、地理的に分散され、異質な計算場所、共有およびリソース制約のセットを形成する。
このような状況(共有された場所と分散された場所)は、利用可能なすべての場所で作業の最適化と分散を可能にし、理想的には、インストールされたカメラの数に関して、計算要求をサブライン的に増加させる新しいテクニックを設計させます。
本稿では,FoMO(Focus on moving Objects)について述べる。
この方法は、シーンのイメージを前処理し、空き領域をフィルタリングし、複数のカメラからの関心領域を、事前訓練対象検出モデルの入力として機能する単一の画像に構成することにより、効果的にマルチカメラ配置を最適化する。
その結果、システム全体の性能は8倍に向上し、精度は手法の副産物として40%向上し、全て追加のトレーニングや微調整を伴わない既訓練モデルを用いていることがわかった。
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