Hogyan használjunk Transformer Machine-t a videók akciófelismerésére?

Az akciófelismerés a videókban a kutatás és alkalmazás kulcsfontosságú területévé vált az elmúlt években, és széles körben kiterjedt a biztonsági felügyeletre, a sportelemzésekre, az ember-számítógép interakcióra és sok más területre. A Transformer Machines vezető szállítójaként jól felszereltek vagyunk ahhoz, hogy a legmodernebb megoldásokat kínáljuk a videós akciófelismeréshez. Ebben a blogban megvizsgáljuk, hogyan használhatjuk a Transformer Machine-t a videók akciófelismerésére.

A transzformátorgépek alapjainak megértése a műveletfelismerésben

Mielőtt a használatról beszélnénk, elengedhetetlen megérteni, mi is az a Transformer Machine, és miért alkalmas a műveletek felismerésére. A Transformer egy mély tanulási architektúra, amely az önfigyelem mechanizmusára támaszkodik. A hagyományos konvolúciós neurális hálózatokkal (CNN-ekkel) ellentétben, amelyek lokalizáltabb érzékeléssel rendelkeznek, a transzformátorok képesek megragadni az adatok hosszú távú függőségét.

A videoművelet-felismerés összefüggésében a videót képkockák sorozatának tekinthetjük. Minden képkocka térbeli információt tartalmaz, a keretek közötti átmenet pedig időbeli információkat. A transzformátorok hatékonyan képesek kezelni mind a térbeli, mind az időbeli viszonyokat a videoszekvencián belül, így ideális választás az akciófelismeréshez.

Az adatok előkészítése

A Transformer Machine műveletfelismerésre való használatának első lépése az adatok előkészítése.

• Adatgyűjtés: Gyűjtsön össze egy nagy és változatos videóadatkészletet. Az adatkészletnek különféle műveleteket, fényviszonyokat, kameraállásokat és háttereket kell lefednie. Ez a sokféleség kulcsfontosságú ahhoz, hogy a modell jól általánosítson és pontosan felismerje a különféle valós forgatókönyvekben végrehajtott cselekvéseket.
• Adatcímkézés: Rendeljen címkét minden videóhoz az éppen végrehajtott műveletnek megfelelően. Ha például sporttevékenységeket ismer fel, a címkék közé tartozhat a „futás”, „ugrás”, „lövés” stb.
• Adatok előfeldolgozása: A videók konvertálása a Transformer számára megfelelő formátumba. Ez általában magában foglalja a keretek konzisztens méretre való átméretezését, a pixelértékek normalizálását és a releváns jellemzők kinyerését. Előfordulhat, hogy az adatkészletet oktatási, érvényesítési és tesztkészletekre kell felosztania. A gyakori megosztási arány 70% a képzésnél, 15% az érvényesítésnél és 15% a tesztelésnél.

A transzformátor modell kiválasztása és konfigurálása

Különféle Transformer alapú modellek állnak rendelkezésre az akciófelismeréshez, mint például a TimeSformer, a ViViT stb.

• Modell kiválasztása: A modell kiválasztásakor vegye figyelembe az olyan tényezőket, mint az adatkészlet mérete, a felismerni kívánt műveletek összetettsége és a rendelkezésre álló számítási erőforrások. Kisebb adatkészletek esetén egy egyszerűbb Transformer modell megfelelőbb lehet a túlillesztés elkerülésére.
• Modell konfiguráció: Állítsa be a Transformer modell hiperparamétereit. Ezek a hiperparaméterek magukban foglalják a rétegek számát, az önfigyelő mechanizmus fejeinek számát, a tanulási sebességet és a köteg méretét. Az optimális hiperparaméterek megtalálásához használhat olyan technikákat, mint a rácskeresés vagy a véletlenszerű keresés.

A transzformátor modell betanítása

Az adatok előkészítése és a modell kiválasztása és konfigurálása után itt az ideje a Transformer modell betanításának.

• Képzési folyamat: Betáplálja a képzési adatokat a modellbe kötegekben. A modell megtanulja leképezni a bemeneti videosorozatokat a megfelelő műveleti címkékre a veszteségfüggvény minimalizálásával. A műveletfelismerésre gyakran használt veszteségfüggvények közé tartozik a keresztentrópia veszteség.
• Monitoring és értékelés: Az érvényesítési készlet segítségével nyomon követheti a modell teljesítményét az edzés során. A modell teljesítményének értékelésére olyan mutatók használhatók, mint a pontosság, precizitás, visszahívás és F1 - pontszám. Ha a modell a túlillesztés jeleit mutatja (pl. nagy pontosság az oktatókészleten, de alacsony pontosság az érvényesítő készleten), előfordulhat, hogy olyan technikákat kell alkalmaznia, mint a lemorzsolódás vagy a korai leállítás.

Következtetés és telepítés

A képzés után a Transformer modell készen áll a következtetésre.

• Következtetés: Új videó esetén a modell előrejelzi az éppen végrehajtott műveletet. A modell kimenete egy valószínűségi eloszlás a lehetséges műveletek halmazán, és a legnagyobb valószínűségű műveletet választja ki előre jelzett műveletként.
• Telepítés: Telepítse a betanított modellt éles környezetben. Ez magában foglalhatja a modell szoftveralkalmazásba, biztonsági rendszerbe vagy mobilalkalmazásba történő integrálását. Előfordulhat, hogy optimalizálnia kell a modellt a teljesítmény érdekében, például csökkentenie kell a memóriaterületét és növelnie kell a következtetési sebességét.

Transzformátorgép kínálatunk és kiegészítő hegesztőgépeink

Transformer Machine beszállítóként kiváló minőségű transzformátorokat kínálunk, amelyeket kifejezetten a videókban történő cselekvések felismerésére terveztek. Gépeink a legkorszerűbb hardverrel és szoftverrel vannak felszerelve, biztosítva a hatékony és pontos teljesítményt.

A videóelemzéshez használt transzformátorgépeinken kívül hegesztőgépek széles választékát is kínáljuk. Megnézheti nálunkEgyfázisú MMA gép, amely kiválóan alkalmas könnyű hegesztési feladatokra. Azok számára, akik energiatakarékos megoldásokat keresnek, a miEnergiatakarékos MMA hegesztőgépnagyszerű választás. Ha pedig többfunkciós hegesztőgépre van szüksége, aMS - 250E Dual Pulse Synergy LCD MIG MAG MMA Lift TIG 5 az 1-benszolgáltatások átfogó készletét kínálja.

Miért válassza a mi transzformátorgépeinket

• Nagy teljesítményű: Transzformátorgépeinket akciófelismerésre optimalizáltuk, így még összetett forgatókönyvek esetén is nagy pontosságú előrejelzéseket adnak.
• Méretezhetőség: Legyen szó kis kutatócsoportról vagy nagyvállalatról, gépeink könnyen méretezhetők az Ön igényei szerint.
• Kivételes támogatás: Szakértői csapatunk mindig készen áll arra, hogy technikai támogatást és segítséget nyújtson a modellképzéshez és telepítéshez.

Csatlakozzon a vásárláshoz és a megbeszéléshez

Ha felkeltette érdeklődését a videókban szereplő akciófelismeréshez használt transzformátorgépeink vagy bármely hegesztőgépünk, forduljon hozzánk bizalommal. Szívesen megvitatjuk egyedi igényeit, részletes termékinformációkat nyújtunk, és személyre szabott megoldásokat kínálunk. Akár egy induló vállalkozás, aki felfedezi az akciófelismerésben rejlő lehetőségeket, akár egy bejáratott cég, aki meglévő rendszerét szeretné frissíteni, mi segítünk.

Hivatkozások

• Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). Csak a figyelem kell. A neurális információfeldolgozó rendszerek fejlődése.
• BERT: Mély kétirányú transzformátorok előképzése a nyelv megértéséhez. Jacob Devlin, Ming - Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
• TimeSformer: A Space – Time Attention minden, amire szüksége van a videó megértéséhez? Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani. arXiv preprint arXiv:2102.05095.