Ako používať Transformer Machine na rozpoznávanie akcií vo videách?

Rozpoznávanie akcií vo videách sa v posledných rokoch stalo kľúčovou oblasťou výskumu a aplikácií s rozsiahlymi dôsledkami v bezpečnostnom dohľade, športovej analýze, interakcii medzi človekom a počítačom a v mnohých ďalších oblastiach. Ako popredný dodávateľ Transformer Machines sme dobre vybavení na to, aby sme mohli ponúknuť špičkové riešenia pre rozpoznávanie video akcií. V tomto blogu sa ponoríme do toho, ako používať Transformer Machine na rozpoznávanie akcií vo videách.

Pochopenie základov transformátorových strojov v akčnom rozpoznávaní

Predtým, ako budeme diskutovať o použití, je dôležité pochopiť, čo je stroj Transformer a prečo je vhodný na rozpoznávanie akcií. Transformer je architektúra hlbokého učenia, ktorá sa spolieha na mechanizmus vlastnej pozornosti. Na rozdiel od tradičných konvolučných neurónových sietí (CNN), ktoré majú viac lokalizované vnímanie, transformátory dokážu zachytiť závislosti na dlhých vzdialenostiach v údajoch.

V súvislosti s rozpoznávaním akcie videa si video možno predstaviť ako sekvenciu snímok. Každý rámec obsahuje priestorové informácie a prechod medzi rámcami poskytuje časové informácie. Transformers dokážu efektívne zvládnuť priestorové aj časové vzťahy v rámci videosekvencie, čo z nich robí ideálnu voľbu pre rozpoznávanie akcie.

Príprava údajov

Prvým krokom pri použití Transformer Machine na rozpoznávanie akcií je príprava dát.

• Zber údajov: Zhromažďujte veľký a rôznorodý súbor údajov videí. Súbor údajov by mal pokrývať rôzne akcie, svetelné podmienky, uhly kamery a pozadia. Táto rozmanitosť je rozhodujúca pre model dobre zovšeobecniť a presne rozpoznať akcie v rôznych reálnych scenároch.
• Označovanie údajov: Priraďte každému videu štítok zodpovedajúci vykonávanej akcii. Ak napríklad rozpoznávate športové akcie, štítky môžu zahŕňať „beh“, „skákanie“, „streľba“ atď.
• Predspracovanie údajov: Preveďte videá do vhodného formátu pre Transformer. Zvyčajne to zahŕňa zmenu veľkosti snímok na konzistentnú veľkosť, normalizáciu hodnôt pixelov a extrahovanie relevantných prvkov. Možno budete musieť rozdeliť súbor údajov na tréningové, overovacie a testovacie sady. Bežný pomer delenia je 70 % pre tréning, 15 % pre validáciu a 15 % pre testovanie.

Výber a konfigurácia modelu transformátora

Na rozpoznávanie akcií sú k dispozícii rôzne modely založené na transformátoroch, ako napríklad TimeSformer, ViViT atď.

• Výber modelu: Pri výbere modelu zvážte faktory, ako je veľkosť vašej množiny údajov, zložitosť akcií, ktoré chcete rozpoznať, a dostupné výpočtové zdroje. Pre menšie súbory údajov môže byť vhodnejší jednoduchší model Transformer, aby sa predišlo preplneniu.
• Konfigurácia modelu: Upravte hyperparametre modelu Transformer. Tieto hyperparametre zahŕňajú počet vrstiev, počet hláv v mechanizme vlastnej pozornosti, rýchlosť učenia a veľkosť dávky. Na nájdenie optimálnych hyperparametrov môžete použiť techniky ako vyhľadávanie v mriežke alebo náhodné vyhľadávanie.

Školenie modelu transformátora

Keď sú údaje pripravené a model je vybraný a nakonfigurovaný, je čas trénovať model Transformer.

• Tréningový proces: Vkladať tréningové dáta do modelu v dávkach. Model sa naučí mapovať vstupné video sekvencie na zodpovedajúce štítky akcií minimalizovaním stratovej funkcie. Bežne používané stratové funkcie na rozpoznávanie akcií zahŕňajú stratu krížovej entropie.
• Monitorovanie a hodnotenie: Použite overovaciu sadu na monitorovanie výkonu modelu počas tréningu. Na vyhodnotenie výkonnosti modelu možno použiť metriky, ako je presnosť, presnosť, zapamätanie a skóre F1. Ak model vykazuje znaky nadmerného prispôsobenia (napr. vysoká presnosť na tréningovej súprave, ale nízka presnosť na overovacej súprave), možno budete musieť použiť techniky ako vypadávanie alebo skoré zastavenie.

Vyvodenie a nasadenie

Po tréningu je model Transformer pripravený na odvodenie.

• Inferencia: Vzhľadom na nové video model predpovedá vykonanú akciu. Výstupom modelu je rozdelenie pravdepodobnosti cez množinu možných akcií a akcia s najvyššou pravdepodobnosťou sa vyberie ako predpovedaná akcia.
• Nasadenie: Nasadenie trénovaného modelu v produkčnom prostredí. To by mohlo zahŕňať integráciu modelu do softvérovej aplikácie, bezpečnostného systému alebo mobilnej aplikácie. Možno budete musieť optimalizovať model pre výkon, napríklad znížiť jeho pamäťovú stopu a zvýšiť rýchlosť odvodzovania.

Naša ponuka transformátorových strojov a doplnkových zváracích strojov

Ako dodávateľ transformátorových strojov poskytujeme vysokokvalitné transformátorové stroje špeciálne navrhnuté na rozpoznávanie akcií vo videách. Naše stroje sú vybavené najmodernejším hardvérom a softvérom, ktorý zaisťuje efektívny a presný výkon.

Okrem našich transformátorových strojov na analýzu videa ponúkame aj rad zváracích strojov. Môžete si pozrieť našeJednofázový MMA stroj, ktorý je ideálny pre ľahké zváracie úlohy. Pre tých, ktorí hľadajú energeticky efektívne riešenia, našeEnergeticky úsporný zvárací stroj MMAje skvelá voľba. A ak potrebujete multifunkčný zvárací stroj,MS - 250E Dual Pulse Synergy LCD MIG MAG MMA Lift TIG 5v1ponúka komplexný súbor funkcií.

Prečo si vybrať naše transformátorové stroje

• Vysoký výkon: Naše transformátorové stroje sú optimalizované na rozpoznávanie akcií a poskytujú vysoko presné predpovede aj v zložitých scenároch.
• Škálovateľnosť: Či už ste malá výskumná skupina alebo veľký podnik, naše stroje možno ľahko prispôsobiť vašim potrebám.
• Výnimočná podpora: Náš tím expertov je vždy pripravený poskytnúť technickú podporu a pomoc s modelovým školením a nasadením.

Pripojte sa na nákup a diskusiu

Ak máte záujem o naše transformátorové stroje na rozpoznávanie akcií vo videách alebo o ktorýkoľvek z našich zváracích strojov, odporúčame vám osloviť. Radi preberieme vaše špecifické požiadavky, poskytneme podrobné informácie o produkte a ponúkneme prispôsobené riešenia. Či už ste startup, ktorý skúma potenciál rozpoznávania akcií, alebo etablovaná spoločnosť, ktorá chce upgradovať svoje existujúce systémy, sme tu, aby sme vám pomohli.

Referencie

• Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). Pozornosť je všetko, čo potrebujete. Pokroky v systémoch spracovania neurónových informácií.
• BERT: Predškolenie hlbokých obojsmerných transformátorov na porozumenie jazyka. Jacob Devlin, Ming - Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. arXiv predtlač arXiv:1810.04805.
• TimeSformer: Je priestor - čas pozornosť všetko, čo potrebujete na pochopenie videa? Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani. arXiv predtlač arXiv:2102.05095.