論文の概要: MadEye: Boosting Live Video Analytics Accuracy with Adaptive Camera
Configurations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02101v1
- Date: Tue, 4 Apr 2023 19:58:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 14:16:40.982928
- Title: MadEye: Boosting Live Video Analytics Accuracy with Adaptive Camera
Configurations
- Title（参考訳）: MadEye: 適応カメラ構成によるライブビデオ分析の精度向上
- Authors: Mike Wong, Murali Ramanujam, Guha Balakrishnan, Ravi Netravali
- Abstract要約: 我々は、作業負荷とリソース制約の精度を最大化するために、自動的に向きを適応するカメラサーバシステムMadEyeを提案する。
そこでMadEyeは,コモディティ・パンティルト・ゾーム(PTZ)カメラを用いて,(1)多量の配向空間を高速に探索して実りあるサブセットを識別する探索アルゴリズムを組み込んだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.803087286110182
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Camera orientations (i.e., rotation and zoom) govern the content that a
camera captures in a given scene, which in turn heavily influences the accuracy
of live video analytics pipelines. However, existing analytics approaches leave
this crucial adaptation knob untouched, instead opting to only alter the way
that captured images from fixed orientations are encoded, streamed, and
analyzed. We present MadEye, a camera-server system that automatically and
continually adapts orientations to maximize accuracy for the workload and
resource constraints at hand. To realize this using commodity pan-tilt-zoom
(PTZ) cameras, MadEye embeds (1) a search algorithm that rapidly explores the
massive space of orientations to identify a fruitful subset at each time, and
(2) a novel knowledge distillation strategy to efficiently (with only camera
resources) select the ones that maximize workload accuracy. Experiments on
diverse workloads show that MadEye boosts accuracy by 2.9-25.7% for the same
resource usage, or achieves the same accuracy with 2-3.7x lower resource costs.
- Abstract（参考訳）: カメラの向き(回転とズーム)は、カメラが特定のシーンで撮影するコンテンツを制御し、それによってライブビデオ分析パイプラインの精度に大きな影響を及ぼす。
しかし、既存の分析アプローチでは、この重要な適応ノブは未修正のままであり、代わりに、固定方向からのキャプチャされた画像のエンコード、ストリーム、分析の方法を変えるのみを選んだ。
我々は,作業負荷やリソース制約の精度を最大化するために,カメラサーバシステムMadEyeを提案する。
そこでMadEyeは,コモディティ・パンティルト・ゾーム(PTZ)カメラを用いて,(1)多量の配向空間を高速に探索して実りあるサブセットを識別する探索アルゴリズムを組込み,(2)効率よく(カメラ資源のみで)ワークロードの精度を最大化する新しい知識蒸留戦略を考案した。
多様なワークロードの実験では、MadEyeは同じリソース使用量に対して2.9-25.7%の精度を向上し、同じ精度を2-3.7倍のコストで達成している。
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