hotcloud的短文，现在的视频流传输的方案对服务器端的视频分析模型是无感知的，视频分析的视频流传输方案的目的是在带宽限制下，适当用一些降分辨率和抽帧的方法，达到最高的推理准确率。旧的视频流传输方案大多面对的是人的观看体验，而视频分析要求推理准确率高。

文章提出，因为低质量的视频中能知道一些大概的信息，所以可以先发低质量视频，服务器再决定哪里需要补充。用一个叫Superposition Coding的叠加编码，先发一些基本的低质量视频，再按需要补充帧和高分辨率，模型需要分辨出什么region看得不够清楚，需要分辨出两个帧之间是否有遗漏的信息，可以把这个过程看成主动学习，通过尽可能少的帧达到一定的准确率，设定每帧预测的deadline，提前退出。

论文给的idea，client端和server端更好的集成，为特定推理任务定制策略。