NoScope：极速视频目标检测

最新推荐文章于 2024-04-19 09:57:28 发布
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#CNN #YOLO #SSD #NoScope #CNN 1000倍

NoScope是斯坦福大学提出的视频目标检测系统，通过跳帧和轻量级CNN模型提升检测速度上千倍，降低了视频分析的成本。该系统包含模型专业化、差异检测和基于代价的模型选择三个部分，旨在利用视频的时间和空间局部性优化检测效率。实验结果显示，NoScope相比于通用CNN有显著的性能提升。

一.提出背景

       在基于CNN的方法提升到一个很高的准确度之后，效率又成为人们所关注的话题，目前兼备准确度和效率的方法包括 SSD、YOLO v2，其检测效率通常能到达 30-100FPS，而这里面的代价就是上万块的显卡，这个代价是相当高的。当下视频获取设备（CCTV摄像头）成本通常是几百块，而采用上述分类算法，其成本可能是几千，这就是视频获取和视频分析之间的巨大鸿沟。

       基于此，斯坦福大学提出了一种系统 NoScope，将视频分析的速度提升上千倍，我们接下来就看看这个牛逼吹的很大的系统到底是什么？

       论文：NoScope: Optimizing Neural Network Queries over Video at Scale 【点击下载】

       TensorFlow代码：【Github】

       核心思想：由于视频目标是连续的，里面包含了大量时间局部性（temporal locality，即在不同的时间是相似的）和空间局部性（spatial locality，即在不同场景中看起来是相似的）。通过以下两点来进行优化：

1）通过跳帧减少目标检测的实际执行开销，跳帧方法包括按照时间

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写在前面 因为和实验室另一个同学研究方向重了，所以只能换方向。。恰巧看到视频目标检测这个题目，就换了，结果。。不出意料的入坑了。。泪 不过目前目标检测做的真的已经很好，咱也不可能像那些大牛们想出anchor-free的方法，one-stage，two-stage，然后现在分为anchor-base与anchor-free。看这名字，多优美。就感觉非常系统。 ...
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每天进步一点点
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【转载】ILSVRC2016目标检测任务回顾：视频目标检测（VID）转载自： http://geek.youkuaiyun.com/news/detail/133792 图像目标检测任务在过去三年的时间取得了巨大的进展，检测性能得到明显提升。但在视频监控、车辆辅助驾驶等领域，基于视频的目标检测有着更为广泛的需求。由于视频中存在运动模糊，遮挡，形态变化多样性，光照变化多样性等问题，仅利用图像目标检测技术
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wonengguwozai的博客
08-09 4318
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【ESP32开发极速入门】：3步搞定PlatformIO环境搭建与首个项目部署
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07-13 1516
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