Hur använder man en Transformer Machine för handlingsigenkänning i videor?

Åtgärdsigenkänning i videor har blivit ett centralt forsknings- och tillämpningsområde de senaste åren, med omfattande implikationer inom säkerhetsövervakning, sportanalys, interaktion mellan människa och dator och många andra områden. Som en ledande leverantör av transformatormaskiner är vi väl rustade för att erbjuda banbrytande lösningar för videoaction-igenkänning. I den här bloggen kommer vi att fördjupa oss i hur man använder en Transformer Machine för handlingsigenkänning i videor.

Förstå grunderna för Transformer Machines in Action Recognition

Innan vi diskuterar användningen är det viktigt att förstå vad en transformatormaskin är och varför den är lämplig för handlingsigenkänning. En transformator är en djupinlärningsarkitektur som förlitar sig på självuppmärksamhetsmekanismen. Till skillnad från traditionella konvolutionella neurala nätverk (CNN) som har en mer lokaliserad uppfattning, kan Transformers fånga långdistansberoenden i data.

I samband med videohandlingsigenkänning kan en video ses som en sekvens av bildrutor. Varje ram innehåller rumslig information, och övergången mellan bildrutor ger tidsinformation. Transformers kan effektivt hantera både rumsliga och tidsmässiga relationer inom videosekvensen, vilket gör dem till ett idealiskt val för handlingsigenkänning.

Förbereder data

Det första steget i att använda en Transformer Machine för handlingsigenkänning är dataförberedelse.

• Datainsamling: Samla en stor och mångsidig datauppsättning av videor. Datauppsättningen bör täcka olika åtgärder, ljusförhållanden, kameravinklar och bakgrunder. Denna mångfald är avgörande för att modellen ska kunna generalisera väl och korrekt känna igen handlingar i olika verkliga scenarier.
• Datamärkning: Tilldela en etikett till varje video som motsvarar den åtgärd som utförs. Om du till exempel känner igen sportaktiviteter kan etiketterna inkludera "springa", "hoppa", "skjuta" osv.
• Data Förbehandling: Konvertera videorna till ett lämpligt format för transformatorn. Detta involverar vanligtvis att ändra storlek på bildrutorna till en konsekvent storlek, normalisera pixelvärdena och extrahera relevanta funktioner. Du kan också behöva dela upp datasetet i utbildnings-, validerings- och testuppsättningar. Ett vanligt delat förhållande är 70 % för träning, 15 % för validering och 15 % för testning.

Välja och konfigurera transformatormodellen

Det finns olika Transformer-baserade modeller tillgängliga för handlingsigenkänning, såsom TimeSformer, ViViT, etc.

• Modellval: Tänk på faktorer som storleken på din datauppsättning, komplexiteten hos de åtgärder du vill känna igen och tillgängliga beräkningsresurser när du väljer en modell. För mindre datauppsättningar kan en enklare transformatormodell vara lämpligare för att undvika överanpassning.
• Modellkonfiguration: Justera hyperparametrarna för transformatormodellen. Dessa hyperparametrar inkluderar antalet lager, antalet huvuden i självuppmärksamhetsmekanismen, inlärningshastigheten och batchstorleken. Du kan använda tekniker som rutnätssökning eller slumpmässig sökning för att hitta de optimala hyperparametrarna.

Utbildning av transformatormodellen

När data är förberedda och modellen är vald och konfigurerad är det dags att träna transformatormodellen.

• Utbildningsprocess: Mata in träningsdata i modellen i omgångar. Modellen lär sig att mappa de ingående videosekvenserna till motsvarande åtgärdsetiketter genom att minimera en förlustfunktion. Vanligt använda förlustfunktioner för åtgärdsigenkänning inkluderar korsentropiförlust.
• Övervakning och utvärdering: Använd valideringsuppsättningen för att övervaka modellens prestanda under träning. Mätvärden som noggrannhet, precision, återkallelse och F1 - poäng kan användas för att utvärdera modellens prestanda. Om modellen visar tecken på överanpassning (t.ex. hög noggrannhet på träningssetet men låg noggrannhet på valideringssetet), kan du behöva tillämpa tekniker som avhopp eller tidigt stopp.

Slutledning och distribution

Efter träning är Transformer-modellen redo för slutledning.

• Slutledning: Med en ny video förutsäger modellen åtgärden som utförs. Modellens utdata är en sannolikhetsfördelning över uppsättningen av möjliga åtgärder, och åtgärden med högst sannolikhet väljs som den förutsagda åtgärden.
• Spridning: Distribuera den tränade modellen i en produktionsmiljö. Det kan handla om att integrera modellen i en mjukvaruapplikation, ett säkerhetssystem eller en mobilapp. Du kan behöva optimera modellen för prestanda, som att minska dess minnesfotavtryck och öka dess slutledningshastighet.

Vårt utbud av transformatormaskiner och kompletterande svetsmaskiner

Som leverantör av transformatormaskiner tillhandahåller vi högkvalitativa transformatormaskiner speciellt utformade för handlingsigenkänning i videor. Våra maskiner är utrustade med toppmodern hårdvara och mjukvara, vilket säkerställer effektiv och exakt prestanda.

Utöver våra transformatormaskiner för videoanalys erbjuder vi även en rad svetsmaskiner. Du kan kolla in vårEnfas MMA-maskin, som är perfekt för lätta svetsuppgifter. För dig som letar efter energieffektiva lösningar, vårEnergisparande MMA-svetsmaskinär ett utmärkt val. Och om du behöver en multifunktionell svetsmaskinMS - 250E Dual Pulse Synergy LCD MIG MAG MMA Lift TIG 5in1erbjuder en omfattande uppsättning funktioner.

Varför välja våra transformatormaskiner

• Hög prestanda: Våra transformatormaskiner är optimerade för handlingsigenkänning och ger förutsägelser med hög precision även i komplexa scenarier.
• Skalbarhet: Oavsett om du är en liten forskargrupp eller ett stort företag, kan våra maskiner lätt skalas för att möta dina behov.
• Exceptionellt stöd: Vårt team av experter är alltid redo att tillhandahålla teknisk support och hjälp med modellutbildning och implementering.

Anslut för köp och diskussion

Om du är intresserad av våra transformatormaskiner för handlingsigenkänning i videor eller någon av våra svetsmaskiner uppmanar vi dig att höra av dig. Vi är angelägna om att diskutera dina specifika krav, tillhandahålla detaljerad produktinformation och erbjuda skräddarsydda lösningar. Oavsett om du är en nystartad företag som utforskar potentialen för handlingsigenkänning eller ett etablerat företag som vill uppgradera dina befintliga system, vi är här för att hjälpa dig.

Referenser

• Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). Uppmärksamhet är allt du behöver. Framsteg inom neurala informationsbehandlingssystem.
• BERT: Förutbildning av djupa dubbelriktade transformatorer för språkförståelse. Jacob Devlin, Ming - Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. arXiv förtryck arXiv:1810.04805.
• TimeSformer: Är Space - Time Attention allt du behöver för att förstå video? Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani. arXiv förtryck arXiv:2102.05095.