HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

استكشاف المؤشرات الزمنية لتعزيز استرجاع الفيديو على مجموعة بيانات CDVA القياسية

Yukyung Choi Joungil Yun Joonsoo Kim Guentaek Lim Won Jo

الملخص

مع زيادة الطلب على تحليل الفيديو على نطاق واسع، أصبح بحث استرجاع الفيديو أكثر نشاطًا. في عام 2014، بدأت منظمة ISO/IEC MPEG في توحيد وصفات مكثفة لتحليل الفيديو، المعروفة باسم CDVA، وقد تم اعتمادها الآن كمعيار رسمي. ومع ذلك، فإن CDVA المعيارية لا يمكن مقارنتها بسهولة مع الطرق الأخرى، نظرًا لعدم نشر مجموعة بيانات MPEG-CDVA المستخدمة لتقييم الأداء، رغم استمرار الدراسات اللاحقة التي تعتمد على إصدارات متعددة من نموذج التجربة الخاص بـ CDVA. علاوة على ذلك، فإن التحليلات السابقة للوحدات المكونة لإطار عمل CDVA كانت غير كافية. ولذلك، نقوم بإجراء تقييم ذاتي لـ CDVA لتحليل تأثير كل وحدة على مهمة الاسترجاع. بالإضافة إلى ذلك، لتجاوز العقبات التي تم تحديدها من خلال هذه التقييمات الذاتية، نقترح ما يُعرف بـ "التجميع الزمني المتماثل المُدمج"، أو TNIP، والذي يشير إلى المقاومة الزمنية المُحققة من خلال تحسين تقنية "التجميع المتماثل المُدمج" (NIP)، وهي إحدى السمات المميزة في CDVA. وأخيرًا، نقدم معايير أداء (Benchmarks) للـ CDVA الحالي والنهج المقترح على عدة مجموعات بيانات عامة. من خلال هذا، نُظهر أن إطار عمل CDVA قادر على تعزيز أداء الاسترجاع عند استخدام النهج المقترح.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp