VideoSum: A Python Library for Surgical Video Summarization
Authors: Luis C. Garcia-Peraza-Herrera, Sebastien Ourselin, and Tom Vercauteren
Source: https://arxiv.org/pdf/2303.10173.pdf
这篇文章主要关注的是如何通过视频摘要来简化和可视化手术视频，以便于数据标注和处理。在这篇文章中，作者提出了一个名为videosum的Python库，可以用来生成手术视频的摘要图片（storyboard）。摘要图片是通过将视频分为一系列表示视频帧的代表图片来创建的。
图1：视频总和时间法制作的手术视频的基线故事板。拼贴下方的条形图代表视频的长度。颜色表示视频帧的簇标签，黑色竖条是关键帧。通过时间方法将视频分割成均匀的时间段。
背景：深度学习算法的表现受到数据的质量和量的影响，但在手术数据科学领域，有限的标注数据使得这一点成为挑战。因此，大量的研究努力在这一领域提出了方法来缓解这一问题。同时，越来越多的计算助手手术数据集正在被发布，尽管该领域的数据规模仍然有限。数据挖掘因此成为许多手术数据科学研究的关键部分。手术视频数据集的处理和可视化是非常挑战性的，因为手术视频的平均时长为130.45分钟。
贡献：这篇文章的贡献包括：
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提出了一种易于使用且开源的Python库videosum，可以生成手术视频的摘要图片。
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介绍了videosum中四种不同的方法来生成摘要图片：时间、inception、uid三、scda。
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提供了如何评估不同方法的方法，即使用Frechet Inception Distance（FID）来比较摘要图片与原始视频之间的分布接近程度。
内容：文章详细描述了每个方法的工作原理，以及它们在不同手术视频上的表现。例如，在inception方法中，每个帧的表示通过使用InceptionV3预训练的深度神经网络得到，并使用该网络的2048元稳定向量作为距离度量。在uid方法中，InceptionV3的稳定向量仍然用于帧的表示，但是采用2-Wasserstein距离作为聚类的度量。在scda方法中，表示帧的方法和距离度量与[5]中提出的方法相同，但是采用INCEPTION的低分辨率稳定向量作为表示图像的描述，并使用2-norm作为聚类的度量。
Reference
[1] Garcia-Peraza, L. C., Ourselin, S., & Vercauteren, T. (2023, July). VideoSum: A Python Library for Surgical Video Summarization. In Conference on New Technologies for Computer and Robot Assisted Surgery 2023.