Kako koristiti Transformer Machine za prepoznavanje radnji u videozapisima?

Prepoznavanje radnji u video zapisima postalo je ključno područje istraživanja i primjene posljednjih godina, sa širokim implikacijama u sigurnosnom nadzoru, sportskoj analitici, interakciji između čovjeka i računala i mnogim drugim područjima. Kao vodeći dobavljač Transformer strojeva, dobro smo opremljeni da ponudimo vrhunska rješenja za prepoznavanje video akcije. U ovom blogu istražit ćemo kako koristiti Transformer Machine za prepoznavanje radnji u videozapisima.

Razumijevanje osnova transformatorskih strojeva u akcijskom prepoznavanju

Prije nego što razgovaramo o upotrebi, bitno je razumjeti što je Transformer Machine i zašto je prikladan za prepoznavanje radnji. Transformer je arhitektura dubokog učenja koja se oslanja na mehanizam pažnje na sebe. Za razliku od tradicionalnih konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) koje imaju više lokaliziranu percepciju, Transformers može uhvatiti dugotrajne ovisnosti u podacima.

U kontekstu prepoznavanja video akcije, video se može smatrati nizom okvira. Svaki okvir sadrži prostornu informaciju, a prijelaz između okvira daje vremensku informaciju. Transformatori mogu učinkovito upravljati i prostornim i vremenskim odnosima unutar video sekvence, što ih čini idealnim izborom za prepoznavanje radnji.

Priprema podataka

Prvi korak u korištenju Transformer Machine za prepoznavanje radnji je priprema podataka.

• Prikupljanje podataka: Prikupite velik i raznolik skup podataka o videozapisima. Skup podataka trebao bi pokrivati ​​različite radnje, uvjete osvjetljenja, kutove kamere i pozadine. Ta je raznolikost ključna za dobro generaliziranje modela i točno prepoznavanje radnji u različitim scenarijima stvarnog svijeta.
• Označavanje podataka: Dodijelite oznaku svakom videu koja odgovara radnji koja se izvodi. Na primjer, ako prepoznajete sportske radnje, oznake mogu uključivati ​​"trčanje", "skakanje", "gađanje" itd.
• Predobrada podataka: Pretvorite video zapise u prikladan format za Transformer. To obično uključuje promjenu veličine okvira na dosljednu veličinu, normaliziranje vrijednosti piksela i izdvajanje relevantnih značajki. Možda ćete također trebati podijeliti skup podataka u skupove za obuku, validaciju i test. Uobičajeni omjer podjele je 70% za obuku, 15% za provjeru valjanosti i 15% za testiranje.

Odabir i konfiguracija modela transformatora

Dostupni su različiti modeli bazirani na Transformeru za prepoznavanje radnji, kao što su TimeSformer, ViViT, itd.

• Odabir modela: Razmotrite čimbenike poput veličine skupa podataka, složenosti radnji koje želite prepoznati i dostupnih računalnih resursa prilikom odabira modela. Za manje skupove podataka, jednostavniji model transformatora može biti prikladniji kako bi se izbjeglo prekomjerno opremanje.
• Konfiguracija modela: Podesite hiperparametre modela Transformer. Ovi hiperparametri uključuju broj slojeva, broj glava u mehanizmu samopažnje, brzinu učenja i veličinu serije. Za pronalaženje optimalnih hiperparametara možete koristiti tehnike kao što je pretraživanje mreže ili nasumično pretraživanje.

Obuka modela transformatora

Nakon što su podaci pripremljeni i model odabran i konfiguriran, vrijeme je za obuku modela Transformer.

• Proces obuke: Ubacite podatke o obuci u model u serijama. Model uči mapirati ulazne video sekvence u odgovarajuće oznake radnji minimiziranjem funkcije gubitka. Uobičajeno korištene funkcije gubitka za prepoznavanje akcije uključuju gubitak unakrsne entropije.
• Praćenje i evaluacija: Koristite set za provjeru valjanosti za praćenje performansi modela tijekom treninga. Mjerni podaci kao što su točnost, preciznost, prisjećanje i F1 rezultat mogu se koristiti za procjenu izvedbe modela. Ako model pokazuje znakove pretjeranog prilagođavanja (npr. visoka točnost na setu za vježbanje, ali niska točnost na setu za provjeru valjanosti), možda ćete morati primijeniti tehnike poput ispadanja ili ranog zaustavljanja.

Zaključivanje i implementacija

Nakon obuke, model transformatora je spreman za zaključivanje.

• Zaključak: S obzirom na novi video, model predviđa radnju koja se izvodi. Izlaz modela je distribucija vjerojatnosti preko skupa mogućih radnji, a radnja s najvećom vjerojatnošću odabire se kao predviđena radnja.
• Raspoređivanje: Postavite obučeni model u proizvodno okruženje. To može uključivati ​​integraciju modela u softversku aplikaciju, sigurnosni sustav ili mobilnu aplikaciju. Možda ćete morati optimizirati model za performanse, kao što je smanjenje njegovog memorijskog otiska i povećanje njegove brzine zaključivanja.

Naša ponuda strojeva za transformatore i dodatnih strojeva za zavarivanje

Kao dobavljač Transformer Machine, nudimo visokokvalitetne Transformer Machines posebno dizajnirane za prepoznavanje radnji u videozapisima. Naši su strojevi opremljeni najsuvremenijim hardverom i softverom koji osiguravaju učinkovit i točan rad.

Uz naše transformatorske strojeve za videoanalizu, nudimo i niz strojeva za zavarivanje. Možete provjeriti našeJednofazni MMA stroj, koji je savršen za lake zadatke zavarivanja. Za one koji traže energetski učinkovita rješenja, našMMA aparat za zavarivanje koji štedi energijuje odličan izbor. A ako trebate višenamjenski aparat za zavarivanje,MS - 250E Dual Pulse Synergy LCD MIG MAG MMA Lift TIG 5u1nudi opsežan skup značajki.

Zašto odabrati naše transformatorske strojeve

• Visoka izvedba: Naši transformatorski strojevi optimizirani su za prepoznavanje radnji, pružajući predviđanja visoke točnosti čak i u složenim scenarijima.
• Skalabilnost: Bilo da ste mala istraživačka grupa ili veliko poduzeće, naši se strojevi mogu lako prilagoditi vašim potrebama.
• Iznimna podrška: Naš tim stručnjaka uvijek je spreman pružiti tehničku podršku i pomoć s obukom i uvođenjem modela.

Povežite se za kupnju i raspravu

Ako ste zainteresirani za naše transformatorske strojeve za prepoznavanje radnji u videozapisima ili bilo koji od naših strojeva za zavarivanje, potičemo vas da nam se obratite. Rado ćemo razgovarati o vašim specifičnim zahtjevima, pružiti detaljne informacije o proizvodu i ponuditi prilagođena rješenja. Bez obzira jeste li startup koji istražuje potencijal prepoznavanja radnji ili etablirana tvrtka koja želi nadograditi svoje postojeće sustave, ovdje smo da vam pomognemo.

Reference

• Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... i Polosukhin, I. (2017.). Pažnja je sve što vam treba. Napredak u neuralnim sustavima obrade informacija.
• BERT: Predosposobljavanje dubokih dvosmjernih transformatora za razumijevanje jezika. Jacob Devlin, Ming - Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. arXiv pretisak arXiv:1810.04805.
• TimeSformer: Je li prostorno-vrijeme pažnja sve što vam je potrebno za razumijevanje videa? Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani. arXiv pretisak arXiv:2102.05095.