Video Scene Segmentation Using Tensor-Train Faster-RCNN for Multimedia IoT Systems
Notice bibliographique
Résumé
Video surveillance techniques like scene segmentation are playing an increasingly important role in multimedia Internet-of-Things (IoT) systems. However, existing deep learning-based methods face challenges in both accuracy and memory when deployed on edge computing devices with limited computing resources. To address these challenges, a tensor-train video scene segmentation scheme that compares the local background information in regional scene boundary boxes in adjacent frames is proposed. Compared to the existing methods, the proposed scheme can achieve competitive performance in both segmentation accuracy and parameter compression rate. In detail, first, an improved faster region convolutional neural network (faster-RCNN) model is proposed to recognize and generate a large number of region boxes with foreground and background to achieve boundary boxes. Then, the foreground boxes with sparse objects are removed and the rest are considered as optional background boxes used to measure the similarity between two adjacent frames. Second, to accelerate the training efficiency and reduce memory size, a general and efficient training way using tensor-train decomposition to factor the input-to-hidden weight matrix is proposed. Finally, experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed scheme in terms of accuracy and model compression. Our results demonstrate that the proposed model can improve the training efficiency and save the memory space for the deep computation model with good accuracy. This work opens the potential for the use of artificial intelligence methods in edge computing devices for multimedia IoT systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».