Как использовать Transformer Machine для распознавания действий в видео?

Распознавание действий в видео в последние годы стало ключевой областью исследований и приложений, что имеет широкое применение в наблюдении за безопасностью, спортивной аналитике, взаимодействии человека с компьютером и во многих других областях. Как ведущий поставщик машин-трансформеров, мы хорошо оснащены, чтобы предложить передовые решения для распознавания видеодействий. В этом блоге мы углубимся в то, как использовать машину-трансформер для распознавания действий в видео.

Понимание основ трансформаторных машин в распознавании действий

Прежде чем мы обсудим использование, важно понять, что такое машина-трансформер и почему она подходит для распознавания действий. Трансформатор — это архитектура глубокого обучения, основанная на механизме самообслуживания. В отличие от традиционных сверточных нейронных сетей (CNN), которые имеют более локализованное восприятие, Transformers могут фиксировать долгосрочные зависимости в данных.

В контексте распознавания видеодействий видео можно рассматривать как последовательность кадров. Каждый кадр содержит пространственную информацию, а переход между кадрами предоставляет временную информацию. Трансформеры могут эффективно обрабатывать как пространственные, так и временные отношения в видеоряде, что делает их идеальным выбором для распознавания действий.

Подготовка данных

Первым шагом в использовании машины-трансформера для распознавания действий является подготовка данных.

• Сбор данных: соберите большой и разнообразный набор видеоданных. Набор данных должен охватывать различные действия, условия освещения, ракурсы камеры и фон. Это разнообразие имеет решающее значение для того, чтобы модель могла хорошо обобщать и точно распознавать действия в различных сценариях реального мира.
• Маркировка данных: присвоение каждому видео метки, соответствующей выполняемому действию. Например, если вы распознаете спортивные действия, метки могут включать «бег», «прыжки», «стрельбу» и т. д.
• Предварительная обработка данных: Конвертируйте видео в формат, подходящий для Transformer. Обычно это включает в себя изменение размера кадров до одинакового размера, нормализацию значений пикселей и извлечение соответствующих функций. Вам также может потребоваться разделить набор данных на обучающий, проверочный и тестовый наборы. Обычное соотношение разделения составляет 70 % для обучения, 15 % для проверки и 15 % для тестирования.

Выбор и настройка модели трансформатора

Для распознавания действий доступны различные модели на основе Transformer, такие как TimeSformer, ViViT и т. д.

• Выбор модели: при выборе модели учитывайте такие факторы, как размер вашего набора данных, сложность действий, которые вы хотите распознать, и доступные вычислительные ресурсы. Для небольших наборов данных более подходящей может оказаться более простая модель Transformer, чтобы избежать переобучения.
• Конфигурация модели: отрегулируйте гиперпараметры модели Трансформера. Эти гиперпараметры включают количество слоев, количество головок в механизме самообслуживания, скорость обучения и размер пакета. Вы можете использовать такие методы, как поиск по сетке или случайный поиск, чтобы найти оптимальные гиперпараметры.

Обучение модели трансформатора

После того, как данные подготовлены, а модель выбрана и настроена, пришло время обучить модель Трансформера.

• Тренировочный процесс: Подавайте обучающие данные в модель партиями. Модель учится сопоставлять входные видеопоследовательности с соответствующими метками действий путем минимизации функции потерь. Обычно используемые функции потерь для распознавания действий включают в себя перекрестную энтропийную потерю.
• Мониторинг и оценка: используйте набор проверки для мониторинга производительности модели во время обучения. Для оценки эффективности модели можно использовать такие показатели, как точность, точность, полнота и оценка F1. Если модель демонстрирует признаки переобучения (например, высокая точность на обучающем наборе, но низкая точность на проверочном наборе), вам может потребоваться применить такие методы, как отсев или ранняя остановка.

Вывод и развертывание

После обучения модель Трансформера готова к выводу.

• Вывод: Учитывая новое видео, модель прогнозирует выполняемое действие. Результатом работы модели является распределение вероятностей по множеству возможных действий, и в качестве прогнозируемого действия выбирается действие с наибольшей вероятностью.
• Развертывание: разверните обученную модель в производственной среде. Это может включать интеграцию модели в программное приложение, систему безопасности или мобильное приложение. Возможно, вам придется оптимизировать производительность модели, например уменьшить объем памяти и увеличить скорость вывода.

Наши предложения по трансформаторным машинам и дополнительным сварочным машинам

Как поставщик машин-трансформеров, мы поставляем высококачественные машины-трансформеры, специально разработанные для распознавания действий в видеороликах. Наши машины оснащены самым современным аппаратным и программным обеспечением, обеспечивающим эффективную и точную работу.

В дополнение к нашим трансформаторным машинам для видеоанализа мы также предлагаем широкий выбор сварочных аппаратов. Вы можете проверить нашОднофазная машина ММА, который идеально подходит для легких сварочных работ. Для тех, кто ищет энергоэффективные решения, нашЭнергосберегающий сварочный аппарат MMAэто отличный выбор. А если вам нужен многофункциональный сварочный аппарат,MS - 250E Dual Pulse Synergy LCD MIG MAG MMA Lift TIG 5 в 1предлагает полный набор функций.

Почему стоит выбрать наши трансформаторные машины

• Высокая производительность: Наши машины-трансформеры оптимизированы для распознавания действий, обеспечивая высокоточные прогнозы даже в сложных сценариях.
• Масштабируемость: Независимо от того, являетесь ли вы небольшой исследовательской группой или крупным предприятием, наши машины можно легко масштабировать в соответствии с вашими потребностями.
• Исключительная поддержка: Наша команда экспертов всегда готова оказать техническую поддержку и помощь в обучении и развертывании модели.

Подключайтесь для покупки и обсуждения

Если вас интересуют наши трансформаторные машины для распознавания действий в видео или любой из наших сварочных аппаратов, мы рекомендуем вам связаться с ними. Мы готовы обсудить ваши конкретные требования, предоставить подробную информацию о продукте и предложить индивидуальные решения. Являетесь ли вы стартапом, исследующим потенциал распознавания действий, или солидной компанией, желающей обновить существующие системы, мы здесь, чтобы помочь.

Ссылки

• Васвани А., Шазер Н., Пармар Н., Ушкорейт Дж., Джонс Л., Гомес Ан, ... и Полосухин И. (2017). Внимание – это все, что вам нужно. Достижения в области нейронных систем обработки информации.
• БЕРТ: Предварительная подготовка глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка. Джейкоб Девлин, Мин-Вэй Чанг, Кентон Ли, Кристина Тутанова. Препринт arXiv arXiv:1810.04805.
• TimeSformer: Пространство и время – это все, что вам нужно для понимания видео? Гедас Бертасиус, Хенг Ван, Лоренцо Торресани. Препринт arXiv arXiv:2102.05095.