Ett växande antal visuella datortillämpningar är beroende av analysen av stora videosamlingar. Utmaningen är att skalningsapplikationer för att fungera på dessa dataset kräver effektiva system för åtkomst till pixeldata och parallell bearbetning över ett stort antal maskiner. Få programmerare har kapacitet att arbeta effektivt på dessa skalor, vilket begränsar fältets förmåga att utforska nya applikationer som utnyttjar stora videodata. Som svar har vi skapat Scanner, ett system för produktiv och effektiv videoanalys i skala. Scanner organiserar videosamlingar som tabeller i en datalager optimerad för provtagning ramar från komprimerad video, och utför pixel bearbetning beräkningar, uttryckt som dataflöde grafer, på dessa ramar. Scanner schemalägger videoanalysprogram som uttrycks med hjälp av dessa abstraktioner på heterogen datamaskinvara, såsom multi-core CPUs, GPUs, och media bearbetning ASICs, för hög-genomströmning pixel bearbetning. Vi demonstrerar produktiviteten hos Scanner genom att skapa en mängd olika videobehandlingsapplikationer, inklusive syntesen av stereo VR videoströmmar från multi-camera riggar, markörlös 3D mänskliga pose rekonstruktion från video, och data-minera stora video datauppsättningar såsom hundratals långfilmer eller över 70.000 timmar av TV-nyheter. Dessa applikationer uppnår nästan expertprestanda på en enda maskin och skala effektivt till hundratals maskiner, vilket gör det möjligt att utföra tidigare långvariga stora videodataanalyser på några minuter till timmar.
För att stödja videoanalys i skala organiserar Scanner REF videosamlingar och rasterdata som tabeller i en datalager och utför kostsamma pixelnivåberäkningar parallellt.
Scanner: efficient video analysis at scale
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}