AdaFrame 视频广告分析去冗余方法
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AdaFrame 视频广告分析去冗余方法
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事件综述
Abdul Basit Tonmoy、Arman Luthra、Guang Lin、Qixin Deng 提出 AdaFrame，一种内容自适应的预处理级联方案，用于在跨模态推理前去除视频冗余帧。它先用感知哈希、LPIPS 和 CLIP 语义聚类三级过滤筛除冗余帧，再用 ISD 通过帧嵌入的奇异值分解估计每条视频的语义复杂度，据此分配帧预算。 在 Pitt Ads Dataset 的 500 条视频广告上，作者报告称，与均匀采样相比，AdaFrame 将帧数减少 48%、VLM 推理成本降低 75%，同时主题准确率达 86.0%（提升 1.6 个百分点）、情感准确率达 79.4%（提升 7.5 个百分点）。
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最新进展10月15日 12:00
AdaFrame：面向低成本视频广告分析的分层多模态去重与自适应信息预算报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.MMAdaFrame：面向低成本视频广告分析的分层多模态去重与自适应信息预算
AdaFrame 是一种内容自适应预处理级联方案，通过感知哈希、LPIPS 和 CLIP 语义聚类三级过滤去除冗余帧，并用 ISD 按视频语义复杂度分配帧预算。在 Pitt Ads Dataset 的 500 条视频广告上，它将帧数减少 48%、VLM 推理成本降低 75%，同时主题准确率达 86.0%（提升 1.6 个百分点）、情感准确率达 79.4%（提升 7.5 个百分点）。
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