Andy Xiong作者Panda编译Hao Wang编辑

SysML 2019论文解读:视频分析系统的提升

SysML 2019 已于 3 月 31 日-4 月 2 日在斯坦福成功举办,本文将解读两篇在高效视频分析方面的研究。

系统与机器学习会议(SysML)是一个非常新的会议(始于 2018 年),针对的是系统与机器学习的交叉领域。该会议的目标是引出这些领域之间的新联系,包括确定学习系统的最佳实践和设计原理,以及为实际机器学习工作流程开发全新的学习方法和理论。

前言

随着视频摄像头的日益普及,视频分析也吸引到了很多研究关注。因为目标检测语义分割等大多数计算机视觉任务都需要密集的计算,所以有必要设计出在软件开发和硬件实现方面都高效的系统。下面介绍两篇遵循这些思想解决视频分析问题的论文。

第一篇论文提出了 Filter-Forward,这是一种新的边缘计算云计算(edge-to-cloud)系统,能通过安装仅回传相关视频帧的轻量级边缘滤波器让基于数据中心的应用有能力处理数千个摄像头的内容。第二篇论文提出了 FixyNN,其包含一个用于生成通用的 CNN 特征的固定权重的特征提取器,还有一个用于处理特定数据集的 CNN 的典型的可编程 CNN 加速器。 

声明:本文的所有图片和公式都来自于原论文。 

引言

为了有效实现交通流量监控和行人检测等应用,需要解决两个问题:视频流是广角的且相关数据稀少,而数据中心需要高分辨率视频流来进一步处理。在这篇论文中,研究者设计了一个名为 FilterForward(FF)的系统,能为广域视频处理提供边缘计算和基于数据中心的方法的双重优势。FilterForward 引入了快速且表现力强的每应用(比如「向我发送包含狗的序列」)「微分类器」(MC)来识别与数据中心应用最相关的视频序列(过滤)并仅将匹配的事件传输给数据中心以便进一步分析(转发)。 

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(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

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卷积神经网路(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网路由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网路)组成,同时也包括关联权重和池化层(pooling layer)。这一结构使得卷积神经网路能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网路在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网路,卷积神经网路需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 卷积网络是一种专门用于处理具有已知的、网格状拓扑的数据的神经网络。例如时间序列数据,它可以被认为是以一定时间间隔采样的一维网格,又如图像数据,其可以被认为是二维像素网格。

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流数据是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列,一般情况下,数据流可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合。应用于网络监控、传感器网络、航空航天、气象测控和金融服务等领域。

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一般来说,查询是询问的一种形式。它在不同的学科里涵义有所不同。在信息检索领域,查询指的是数据库和信息系统对信息检索的精确要求

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语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类。图像语义分割是AI领域中一个重要的分支,是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。

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批归一化(Batch Normalization,BN)由谷歌于2015年提出,是一个深度神经网络训练的技巧,它不仅可以加快模型的收敛速度,还能在一定程度上缓解深层网络中的“梯度弥散”问题,从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。从字面意思看来Batch Normalization(简称BN)就是对每一批数据进行归一化。

深度神经网络技术

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。

目标检测技术

一般目标检测(generic object detection)的目标是根据大量预定义的类别在自然图像中确定目标实例的位置,这是计算机视觉领域最基本和最有挑战性的问题之一。近些年兴起的深度学习技术是一种可从数据中直接学习特征表示的强大方法,并已经为一般目标检测领域带来了显著的突破性进展。

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