論文の概要: Leveraging Compressed Frame Sizes For Ultra-Fast Video Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08580v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 14:35:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 14:11:12.688711
- Title: Leveraging Compressed Frame Sizes For Ultra-Fast Video Classification
- Title(参考訳): 超高速ビデオ分類のための圧縮フレームサイズを活用
- Authors: Yuxing Han, Yunan Ding, Chen Ye Gan, Jiangtao Wen
- Abstract要約: 動画をSportやMusic Videoといった別のカテゴリーに分類することは、マルチメディアの理解と検索に不可欠である。
従来の方法では、色、テクスチャ、動きといったピクセルレベルの特徴を抽出するためにビデオ圧縮が必要である。
本稿では,ビデオの圧縮後ビットストリームのみを解析して分類を行い,ビットストリーム復号化の必要性を解消する手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.322783570127756
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Classifying videos into distinct categories, such as Sport and Music Video,
is crucial for multimedia understanding and retrieval, especially when an
immense volume of video content is being constantly generated. Traditional
methods require video decompression to extract pixel-level features like color,
texture, and motion, thereby increasing computational and storage demands.
Moreover, these methods often suffer from performance degradation in
low-quality videos. We present a novel approach that examines only the
post-compression bitstream of a video to perform classification, eliminating
the need for bitstream decoding. To validate our approach, we built a
comprehensive data set comprising over 29,000 YouTube video clips, totaling
6,000 hours and spanning 11 distinct categories. Our evaluations indicate
precision, accuracy, and recall rates consistently above 80%, many exceeding
90%, and some reaching 99%. The algorithm operates approximately 15,000 times
faster than real-time for 30fps videos, outperforming traditional Dynamic Time
Warping (DTW) algorithm by seven orders of magnitude.
- Abstract(参考訳): 動画をSportやMusic Videoといった別のカテゴリーに分類することは、特に大量のビデオコンテンツが常に生成されている場合、マルチメディアの理解と検索に不可欠である。
従来の方法では、色、テクスチャ、動きといったピクセルレベルの特徴を抽出するためにビデオ圧縮が必要であり、それによって計算と記憶の要求が増大する。
さらに、これらの手法は低品質ビデオの性能劣化に悩まされることが多い。
本稿では,ビデオの圧縮後ビットストリームのみを解析して分類を行い,ビットストリーム復号化の必要性を解消する手法を提案する。
このアプローチを検証するために、29,000以上のYouTubeビデオクリップで構成され、合計6000時間、11の異なるカテゴリにまたがる包括的なデータセットを構築しました。
評価の結果、精度、精度、リコール率は80%以上であり、その多くが90%を超え、一部は99%に達している。
このアルゴリズムは30fpsビデオのリアルタイムよりも約15,000倍高速で動作し、従来の動的時間ウォーピング(DTW)アルゴリズムよりも7桁高速である。
関連論文リスト
- Blurry Video Compression: A Trade-off between Visual Enhancement and
Data Compression [65.8148169700705]
既存のビデオ圧縮(VC)手法は主に、ビデオ内の連続フレーム間の空間的および時間的冗長性を減らすことを目的としている。
これまでの研究は、インスタント(既知の)露光時間やシャッタースピードなどの特定の設定で取得されたビデオに対して、顕著な成果を上げてきた。
本研究では,シーン内のカメラ設定やダイナミックスによって,所定の映像がぼやけてしまうという一般的なシナリオにおいて,VCの問題に取り組む。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T02:17:54Z) - Judging a video by its bitstream cover [12.322783570127756]
動画をSportやMusic Videoといった別のカテゴリーに分類することは、マルチメディアの理解と検索に不可欠である。
従来の方法では、色、テクスチャ、動きといったピクセルレベルの特徴を抽出するためにビデオ圧縮が必要である。
本稿では,ビデオの圧縮後ビットストリームのみを解析して分類を行い,ビットストリームの必要性を解消する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T00:34:11Z) - LSCD: A Large-Scale Screen Content Dataset for Video Compression [5.857003653854907]
714のソースシーケンスを含む大規模画面コンテンツデータセットを提案する。
本稿では,スクリーンコンテンツビデオの特徴を示すために提案したデータセットの分析を行う。
また、従来の手法と学習法の両方のパフォーマンスを含むベンチマークも提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T06:27:35Z) - Compressed Vision for Efficient Video Understanding [83.97689018324732]
本稿では,2時間ビデオの処理が可能なハードウェアを用いて,時間長動画の研究を可能にするフレームワークを提案する。
私たちは、JPEGなどの標準的なビデオ圧縮をニューラル圧縮に置き換え、圧縮されたビデオを通常のビデオネットワークへの入力として直接フィードできることを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T15:35:49Z) - Speeding Up Action Recognition Using Dynamic Accumulation of Residuals
in Compressed Domain [2.062593640149623]
ビデオ処理アルゴリズムに関して、時間的冗長性と生ビデオの重大性は、最も一般的な2つの問題である。
本稿では,光部分復号処理によって得られる圧縮ビデオで直接利用できる残差データの利用法を提案する。
圧縮された領域に蓄積された残留物にのみニューラルネットワークを適用することで、性能が向上する一方、分類結果は生のビデオアプローチと非常に競合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T13:08:49Z) - Leveraging Bitstream Metadata for Fast, Accurate, Generalized Compressed
Video Quality Enhancement [74.1052624663082]
圧縮ビデオの細部を復元する深層学習アーキテクチャを開発した。
これにより,従来の圧縮補正法と比較して復元精度が向上することを示す。
我々は、ビットストリームで容易に利用できる量子化データに対して、我々のモデルを条件付けする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-31T18:56:04Z) - Beyond Short Clips: End-to-End Video-Level Learning with Collaborative
Memories [56.91664227337115]
本稿では,ビデオの複数のサンプルクリップにまたがる情報を,トレーニングイテレーション毎にエンコードするコラボレーティブメモリ機構を提案する。
これにより、単一のクリップ以上の長距離依存関係の学習が可能になる。
提案するフレームワークはエンドツーエンドでトレーニング可能で,計算オーバーヘッドが無視できないビデオ分類精度が大幅に向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-02T18:59:09Z) - A Sparse Sampling-based framework for Semantic Fast-Forward of
First-Person Videos [2.362412515574206]
ほとんどのアップロードされたビデオは忘れられ、コンピューターのフォルダーやウェブサイトに埋もれてしまった。
重み付き最小再構成問題として定式化された適応フレーム選択を提案する。
本手法は,最先端技術と同等の関連情報とスムーズさを保持することができるが,処理時間が少ない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T18:36:17Z) - Subjective and Objective Quality Assessment of High Frame Rate Videos [60.970191379802095]
高フレームレート(HFR)ビデオは、スポーツなどのライブ、高アクションのストリーミングコンテンツが驚くほど人気を博し、ますます一般的になっている。
ライブYT-HFRデータセットは、6つの異なるフレームレートを持つ480のビデオで構成され、16の多様なコンテンツから得られる。
ビデオの主観的ラベルを得るために,85人の被験者のプールから得られた品質評価を19,000件取得した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-22T19:11:42Z) - Content Adaptive and Error Propagation Aware Deep Video Compression [110.31693187153084]
本稿では,コンテンツ適応型・誤り伝搬対応型ビデオ圧縮システムを提案する。
本手法では, 複数フレームの圧縮性能を1フレームではなく複数フレームで考慮し, 共同学習手法を用いる。
従来の圧縮システムでは手作りのコーディングモードを使用する代わりに,オンラインエンコーダ更新方式をシステム内に設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T09:04:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。