Videolarda eylem tanıma için Transformer Machine nasıl kullanılır?

Videolarda eylem tanıma, son yıllarda güvenlik gözetimi, spor analitiği, insan-bilgisayar etkileşimi ve diğer birçok alanda yaygın etkileri olan çok önemli bir araştırma ve uygulama alanı haline geldi. Transformatör Makinelerinin lider tedarikçisi olarak, video eylemi tanıma konusunda en ileri çözümleri sunmak için iyi bir donanıma sahibiz. Bu blogda, videolarda eylem tanıma için Transformer Machine'in nasıl kullanılacağını inceleyeceğiz.

Eylem Tanıma'da Transformatör Makinelerinin Temellerini Anlamak

Kullanımı tartışmadan önce Transformer Machine'in ne olduğunu ve eylem tanıma için neden uygun olduğunu anlamak önemlidir. Transformer, kişisel dikkat mekanizmasına dayanan derin bir öğrenme mimarisidir. Daha yerelleştirilmiş bir algıya sahip geleneksel evrişimli sinir ağlarından (CNN'ler) farklı olarak Transformers, verilerdeki uzun menzilli bağımlılıkları yakalayabilir.

Video eylemi tanıma bağlamında bir video, bir dizi kare olarak düşünülebilir. Her kare mekansal bilgi içerir ve kareler arasındaki geçiş zamansal bilgi sağlar. Transformatörler, video dizisi içindeki hem mekansal hem de zamansal ilişkileri etkili bir şekilde yönetebilir ve bu da onları eylem tanıma için ideal bir seçim haline getirir.

Verilerin Hazırlanması

Eylem tanıma için Transformer Machine kullanmanın ilk adımı veri hazırlamaktır.

• Veri Toplama: Geniş ve çeşitli bir video veri kümesi toplayın. Veri kümesi farklı eylemleri, aydınlatma koşullarını, kamera açılarını ve arka planları kapsamalıdır. Bu çeşitlilik, modelin çeşitli gerçek dünya senaryolarındaki eylemleri iyi bir şekilde genelleştirmesi ve doğru bir şekilde tanıması açısından çok önemlidir.
• Veri Etiketleme: Gerçekleştirilen eyleme karşılık gelen her videoya bir etiket atayın. Örneğin, spor etkinliklerini tanıyorsanız etiketler "koşma", "atlama", "atış yapma" vb. içerebilir.
• Veri Ön İşleme: Videoları Transformer için uygun bir formata dönüştürün. Bu genellikle çerçevelerin tutarlı bir boyuta yeniden boyutlandırılmasını, piksel değerlerinin normalleştirilmesini ve ilgili özelliklerin çıkarılmasını içerir. Ayrıca veri kümesini eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırmanız da gerekebilir. Ortak bir bölünme oranı eğitim için %70, doğrulama için %15 ve test için %15'tir.

Transformatör Modelini Seçme ve Yapılandırma

Eylem tanıma için TimeSformer, ViViT vb. gibi çeşitli Transformer tabanlı modeller mevcuttur.

• Model Seçimi: Bir model seçerken veri kümenizin boyutu, tanımak istediğiniz eylemlerin karmaşıklığı ve mevcut hesaplama kaynakları gibi faktörleri göz önünde bulundurun. Daha küçük veri kümeleri için, aşırı uyumu önlemek amacıyla daha basit bir Transformer modeli daha uygun olabilir.
• Model Yapılandırması: Transformer modelinin hiper parametrelerini ayarlayın. Bu hiper parametreler katman sayısını, kişisel dikkat mekanizmasındaki kafa sayısını, öğrenme oranını ve parti boyutunu içerir. Optimum hiperparametreleri bulmak için ızgara araması veya rastgele arama gibi teknikleri kullanabilirsiniz.

Transformatör Modelinin Eğitimi

Veriler hazırlandıktan ve model seçilip yapılandırıldıktan sonra sıra Transformer modelini eğitmeye gelir.

• Eğitim Süreci: Eğitim verilerini toplu olarak modele besleyin. Model, bir kayıp fonksiyonunu en aza indirerek giriş video dizilerini karşılık gelen eylem etiketleriyle eşleştirmeyi öğrenir. Eylem tanıma için yaygın olarak kullanılan kayıp fonksiyonları arasında çapraz entropi kaybı bulunur.
• İzleme ve Değerlendirme: Eğitim sırasında modelin performansını izlemek için doğrulama setini kullanın. Modelin performansını değerlendirmek için doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi metrikler kullanılabilir. Model aşırı uyum belirtileri gösteriyorsa (örneğin, eğitim setinde yüksek doğruluk ancak doğrulama setinde düşük doğruluk), bırakma veya erken durdurma gibi teknikleri uygulamanız gerekebilir.

Çıkarım ve Dağıtım

Eğitimin ardından Transformer modeli çıkarım için hazır hale gelir.

• Çıkarım: Yeni bir video verildiğinde model, gerçekleştirilen eylemi tahmin eder. Modelin çıktısı, olası eylemler dizisi üzerindeki bir olasılık dağılımıdır ve en yüksek olasılığa sahip eylem, tahmin edilen eylem olarak seçilir.
• Dağıtım: Eğitilen modeli bir üretim ortamında devreye alın. Bu, modelin bir yazılım uygulamasına, bir güvenlik sistemine veya bir mobil uygulamaya entegre edilmesini içerebilir. Modeli, bellek ayak izini azaltmak ve çıkarım hızını artırmak gibi performans açısından optimize etmeniz gerekebilir.

Trafo Makinası Tekliflerimiz ve Yardımcı Kaynak Makinalarımız

Transformatör Makinesi tedarikçisi olarak, videolarda eylem tanıma için özel olarak tasarlanmış yüksek kaliteli Transformatör Makineleri sağlıyoruz. Makinelerimiz verimli ve doğru performans sağlayan son teknoloji donanım ve yazılımlarla donatılmıştır.

Video analizi için Transformatör Makinelerimize ek olarak çeşitli kaynak makineleri de sunuyoruz. Sitemize göz atabilirsinizTek Fazlı MMA Makinesihafif kaynak işleri için mükemmeldir. Enerji verimli çözümler arayanlar içinEnerji Tasarruflu MMA Kaynak Makinesiharika bir seçimdir. Çok fonksiyonlu bir kaynak makinesine ihtiyacınız varsa,MS - 250E Çift Darbeli Sinerji LCD MIG MAG MMA Kaldırma TIG 5'i 1 Aradakapsamlı bir dizi özellik sunar.

Neden Trafo Makinelerimizi Seçmelisiniz?

• Yüksek Performans: Transformer Makinelerimiz, karmaşık senaryolarda bile yüksek doğrulukta tahminler sağlayacak şekilde eylem tanıma için optimize edilmiştir.
• Ölçeklenebilirlik: İster küçük bir araştırma grubu, ister büyük bir işletme olun, makinelerimiz ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde kolayca ölçeklendirilebilir.
• Olağanüstü Destek: Uzman ekibimiz model eğitimi ve kurulumu konusunda her zaman teknik destek ve yardım sağlamaya hazırdır.

Satın Alma ve Tartışma için Bağlantı Kurun

Videolarda hareket tanıma için Trafo Makinelerimiz veya kaynak makinelerimizden herhangi biriyle ilgileniyorsanız, bize ulaşmanızı öneririz. Özel gereksinimlerinizi tartışmak, ayrıntılı ürün bilgileri sağlamak ve özelleştirilmiş çözümler sunmak için sabırsızlanıyoruz. İster eylem tanımanın potansiyelini araştıran bir startup olun, ister mevcut sistemlerinizi yükseltmek isteyen köklü bir şirket olun, size yardımcı olmak için buradayız.

Referanslar

• Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). İhtiyacınız olan tek şey dikkat. Sinirsel bilgi işleme sistemlerindeki gelişmeler.
• BERT: Dil Anlamak için Derin Çift Yönlü Transformatörlerin ön eğitimi. Jacob Devlin, Ming - Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. arXiv ön baskı arXiv:1810.04805.
• TimeSformer: Videoyu Anlamak için İhtiyacınız Olan Tek Şey Uzay - Zaman Dikkati mi? Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani. arXiv ön baskı arXiv:2102.05095.