The Future of Video Analytics - CNNs Vs. VITs (Visual Inference Transformers)

***** ************* ****** ******** *** *** most ****** ******** *** ***** ************ analytics, ********** ** *** ****** ********* transformers ******* * *** ******** ** contextual ************* *** *** **** ** line. *** **** *** *** ****** from **** *** *** **** ******?

**** ******** ********** ** *** ****** inference ************, ********* * ***** ********* overview *** ********** ** **** ******** methods **** ** ***** ************.

*** ****, ***:

• *** ****** ** ********** ** ** Video ************
• **** ********* ****
• ****** ********* ******** **** - ** Manufacturers, ** *********

Executive *******

***** ****** ************ (***) *** **** context ** *** ****** ***** ****** an ***** ** * *****, **** perform ****** **** ************** **** ******** analytics ******* (******, ********, ***.), ***** deep ******** ********** ********* *** *** alerts. ******** **** ***** *** ************ complex ******, ***** ********** **** ********* computational ***** *** ******* ****** ******** datasets, ********** ********** *** ****-**** ************ and ********* *********** *****.

** *********** ******** ** ***** **** for ***** ************ ***** ** *** synergistic ******** **** ************ **** ******** techniques **** ****. ***** **** ******* strongly ** ********** ************ **** ******* data, **** ********** ********** *** *****, essential *** ****-**** ******** **********. ******* ViTs' ****** ************* *****, ****** ************ hold *** ********* *** ********* *********, particularly ** ******* ***** ************* *** anomaly *********.

**** ****-****** ***** ******* ******** **** and ***** ********** ** ****:

Generative ** *** ****** ********* ************ (****)

********** ** ****** ** ********** ******* of ********** *** *******, ********* ******, videos, *** ****. ***** ****** ***** patterns ** ******** **** *** ********* them ** ******** ***, ****** ****. Visual ********* ************ (****) *** * subset ** ********** ** ******** ** image ********** *** **************. ********* **** in ******* ******** **********, ************ **** been ******* *** ****** *****, ******** significant ************ ** ************* *** ********** visual *******.

****** ************ **** ** *** ********* of ****-*********, ******** **** ** ***** on ********* ***** ** ** ***** and **** ********** **********. **** ** a ***** **** *********** ************* ****** networks (****) **** ******* ****** ** a **** ********* ******.

****** *********** (*,*) **** *** *** *** ********* works ***** ** ****** ***** **** patches ******** **** **** *****'* ********. The *********** ********** ***** ** *** attention ** ** *** ***** *** then ********** *** ******* ** ********.

** **********, **** ******** ****** *********** * ******* ****** ******** ** generate * *********** *** *** ****** bounding ***** ****** ******* **** *** highest **********.

Synergy **** **** ******** **********

**** *********** **** ***** ********* **** continue ** ******** ******* *** **** learning ****** *** ***** ********** ***** such ** *********** ******, ********, *******, and ******* ***** *********** (***). ********* these, *** *********** ** ****** ************ (ViTs) *** ***** ********** ** ****** will ******* *** ********** ************** ** images *** ******. *** ********** *** of *********** ***** ********* *** **** enables * **** ************* ********* ********, particularly ** ********* ******** ********* *** events.

******* *** ******** ****** *********** ***** associated **** ******* **** ** *** short ** ****** ****, ********* ********** of ***** ******** ** ********. ** utilizing *********** ********* ** ****** ******, organizations *** *********** ******* *****. **** approach ***** ******** ***** ****** *** prioritizes *** ********** ** **** ******** events *** ****** ** ***** *********.

****** ************ *** **** ********** **** learning ********** **** **** *** ******** dataset **********. *** ********, **** *** generate ******* **** *** ****** *********, which **** ********* ****** *** ****** to ** **** *** ****, ********* model *********** *********. **** *********** ********* the ********** ************* ** **** *** the ********** *** ***** ** ****, making ** ******** *** ******** ******** applications ***** ********** ************** *** ****-**** analysis *** *******.

Training ****** ************

****** ************ *** ******* ********** ******** ** *****-**** *****. **** ***** ** ********* ******** elements ** ****** **** ******* ************, creating * **** ************* ** ****** content. **** ******** ******** *** ******: pre-training ** * ***** ******* *** fine-tuning *** ******** *****. ****** ***-********, the ***** ****** ******* ****** ******** while ****-****** ****** ***** ******** ** specialized ************.

******** *** ******* **** ***** ********** AI, **** ***** ******** ******, **** can ******* ******* ** ****** ******* text *** ******* * ***** *** visual ******** ********* (***).

***** *********** **** *** ******* ****** or ****** ********* ***** ** *** images. *** ******* **** ****-* ***** an ***** ***** ** * *** Yorker *******, **** *** ********* ********** the ***** ** "*** ******* ******** sitting ****** * ********."

Comparison ** *********** ******** ****** **********

****** ************ ***** ******* ********** **** traditional ******* ******** *** **** ******** techniques ** ******** ******. ****** ****, such ** **** ** *********, ***** analyze ****** ***** ******* *** ******* layers, **** ******* ****-***** ************ ** images, ******** *** * **** ******** understanding. **** *** ** ************ ****** in ******** ******** ***** ************* ********** information ** * ***** ** *******.

*******, **** ******* ************* **** ************* resources **** ****, ****** **** **** efficient *** ****-**** ************. ************, **** often ******* ****** ******** *** ********* training.

** ***** ** **********, *** ****** computational ***** ** **** ********* **** greater ********* *****, ************ ****** *** training *****. ***** **** ***** ******** capabilities ** ***** *************, ***** ***** and ************* ******* ********* ***** ***** widespread ******** ** ******** ******** ************ where ****-**** ********** *** ****-********** *** often ********. *********, ** ** ******** to *** **** ******** **** **** applications (** ******* ** ***** *******) in *** **** *** ***** ***** than **** ************, *** ***** **** be *** ***** ***** ***** *********.

*** ********** ***** ******* ****** ********* transformers *** **** ******** (***) ********* for ******** ******** ********* ******* *** feasibility *** ********** ** ***** ********* across ******* **********.

Computational *** ********* *****

***** ******** ******** ************, **** *** computationally ********* *** **** **** ********* to ***** *** ****** **** ***-***** models. ***** **** *** *********** ************* resources ********** **** ****** ********* *****, particularly ** ******** ******.

*** *******, *** ****** ****** ******* calculator ***** ** ***** ~* ***** per ***** ***** ** ******** ******* within *** *****. ******* ******'* *** with **** ******* ** ******** ****** can **** ********* ** ******* * month, ************** **** ********* **** ******* any ***** *********** ***** ************ *********.

** *** ******* ****, **** *** not ************ ****** *** ***** ************ analytics. *******, **** ************ ** ********* power (****, **** ******* ******** *******, etc.) *** ****** ********** ** ***** algorithms, *** ***** **** ** ********* reduced ** *** **** ****.