تشخیص اقدام در ویدیوها در سالهای اخیر به یک حوزه اصلی تحقیق و کاربرد تبدیل شده است، با پیامدهای گسترده در نظارت امنیتی، تجزیه و تحلیل ورزشی، تعامل انسان و رایانه و بسیاری از زمینههای دیگر. ما به عنوان یک تامین کننده پیشرو در ماشین های ترانسفورماتور، مجهز به ارائه راه حل های پیشرفته برای تشخیص اکشن ویدیویی هستیم. در این وبلاگ، نحوه استفاده از ماشین ترانسفورماتور برای تشخیص عملکرد در ویدیوها را بررسی خواهیم کرد.
درک مبانی ماشین های ترانسفورماتور در تشخیص عمل
قبل از بحث در مورد استفاده، ضروری است که بفهمیم ماشین ترانسفورماتور چیست و چرا برای تشخیص عمل مناسب است. ترانسفورماتور یک معماری یادگیری عمیق است که بر مکانیزم توجه به خود متکی است. برخلاف شبکههای عصبی کانولوشنال سنتی (CNN) که درک محلیتری دارند، ترانسفورماتورها میتوانند وابستگیهای دوربرد را در دادهها ثبت کنند.
در زمینه تشخیص کنش ویدیویی، یک ویدیو را می توان به عنوان دنباله ای از فریم ها در نظر گرفت. هر فریم حاوی اطلاعات مکانی است و انتقال بین فریم ها اطلاعات زمانی را فراهم می کند. ترانسفورماتورها می توانند به طور مؤثر روابط مکانی و زمانی را در توالی ویدیو مدیریت کنند و آنها را به گزینه ای ایده آل برای تشخیص عمل تبدیل می کند.
آماده سازی داده ها
اولین قدم در استفاده از ماشین ترانسفورماتور برای تشخیص عمل، آماده سازی داده ها است.
- جمع آوری داده ها: مجموعه داده بزرگ و متنوعی از ویدیوها را جمع آوری کنید. مجموعه داده باید اعمال مختلف، شرایط نوری، زوایای دوربین و پسزمینه را پوشش دهد. این تنوع برای تعمیم مدل به خوبی و تشخیص دقیق اقدامات در سناریوهای مختلف دنیای واقعی بسیار مهم است.
- برچسب گذاری داده ها: به هر ویدیو یک برچسب مربوط به عملکردی که انجام می شود اختصاص دهید. به عنوان مثال، اگر اقدامات ورزشی را تشخیص می دهید، برچسب ها می توانند شامل «دویدن»، «پریدن»، «تیراندازی» و غیره باشند.
- پیش پردازش داده ها: فیلم ها را به فرمت مناسب برای Transformer تبدیل کنید. این معمولاً شامل تغییر اندازه فریم ها به اندازه ثابت، عادی سازی مقادیر پیکسل و استخراج ویژگی های مرتبط است. همچنین ممکن است لازم باشد مجموعه داده را به مجموعه های آموزشی، اعتبار سنجی و آزمایش تقسیم کنید. نسبت تقسیم متداول 70 درصد برای آموزش، 15 درصد برای اعتبارسنجی و 15 درصد برای آزمایش است.
انتخاب و پیکربندی مدل ترانسفورماتور
مدلهای مبتنی بر ترانسفورماتور مختلفی برای تشخیص عملکرد موجود است، مانند TimeSformer، ViViT و غیره.
- انتخاب مدل: عواملی مانند اندازه مجموعه داده خود، پیچیدگی اقداماتی که می خواهید تشخیص دهید و منابع محاسباتی موجود را هنگام انتخاب مدل در نظر بگیرید. برای مجموعه دادههای کوچکتر، یک مدل ترانسفورماتور سادهتر ممکن است برای جلوگیری از برازش بیش از حد مناسبتر باشد.
- پیکربندی مدل: هایپرپارامترهای مدل Transformer را تنظیم کنید. این فراپارامترها شامل تعداد لایهها، تعداد سر در مکانیسم توجه به خود، نرخ یادگیری و اندازه دسته است. میتوانید از تکنیکهایی مانند جستجوی شبکهای یا جستجوی تصادفی برای یافتن فراپارامترهای بهینه استفاده کنید.
آموزش مدل ترانسفورماتور
پس از آماده شدن داده ها و انتخاب و پیکربندی مدل، نوبت به آموزش مدل ترانسفورماتور می رسد.
- فرآیند آموزش: داده های آموزشی را به صورت دسته ای به مدل وارد کنید. مدل یاد میگیرد که توالیهای ویدیوی ورودی را با به حداقل رساندن یک تابع از دست دادن به برچسبهای اقدام مربوطه نگاشت کند. توابع زیان که معمولاً برای شناسایی کنش استفاده می شود شامل از دست دادن آنتروپی متقابل است.
- نظارت و ارزیابی: از مجموعه اعتبارسنجی برای نظارت بر عملکرد مدل در طول آموزش استفاده کنید. برای ارزیابی عملکرد مدل می توان از معیارهایی مانند دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 استفاده کرد. اگر مدل نشانههایی از تطبیق بیش از حد را نشان میدهد (مثلاً دقت بالا در مجموعه آموزشی اما دقت پایین در مجموعه اعتبارسنجی)، ممکن است لازم باشد از تکنیکهایی مانند ترک تحصیل یا توقف زودهنگام استفاده کنید.
استنتاج و استقرار
پس از آموزش، مدل ترانسفورماتور آماده استنباط است.
- استنتاج: با توجه به یک ویدیوی جدید، مدل عمل انجام شده را پیش بینی می کند. خروجی مدل یک توزیع احتمال بر روی مجموعه اقدامات ممکن است و عمل با بیشترین احتمال به عنوان عمل پیش بینی شده انتخاب می شود.
- استقرار: مدل آموزش دیده را در محیط تولید مستقر کنید. این می تواند شامل ادغام مدل در یک برنامه نرم افزاری، یک سیستم امنیتی یا یک برنامه تلفن همراه باشد. ممکن است لازم باشد مدل را برای عملکرد بهینه کنید، مانند کاهش ردپای حافظه و افزایش سرعت استنتاج آن.
پیشنهادات ماشین ترانسفورماتور و ماشین های جوش تکمیلی ما
به عنوان تامین کننده ماشین ترانسفورماتور، ما ماشین های ترانسفورماتور با کیفیت بالا را ارائه می دهیم که به طور خاص برای تشخیص عملکرد در فیلم ها طراحی شده اند. ماشینهای ما مجهز به سختافزار و نرمافزار پیشرفته هستند که عملکرد کارآمد و دقیق را تضمین میکنند.
ما علاوه بر ماشین های ترانسفورماتور برای تجزیه و تحلیل ویدئویی، طیف وسیعی از دستگاه های جوشکاری را نیز ارائه می دهیم. شما می توانید ما را بررسی کنیدماشین MMA تک فازکه برای کارهای جوشکاری سبک مناسب است. برای کسانی که به دنبال راه حل های کارآمد انرژی هستند، مادستگاه جوش MMA صرفه جویی در مصرف انرژییک انتخاب عالی است و اگر به یک دستگاه جوش چند کاره نیاز دارید،MS - 250E Dual Pulse Synergy LCD MIG MAG MMA Lift TIG 5in1مجموعه ای جامع از ویژگی ها را ارائه می دهد.
چرا ماشین های ترانسفورماتور خود را انتخاب کنید؟
- عملکرد بالا: ماشینهای ترانسفورماتور ما برای تشخیص عمل بهینه شدهاند و پیشبینیهایی با دقت بالا حتی در سناریوهای پیچیده ارائه میکنند.
- مقیاس پذیری: چه یک گروه تحقیقاتی کوچک یا یک شرکت بزرگ باشید، ماشینهای ما میتوانند به راحتی برای رفع نیازهای شما مقیاس شوند.
- پشتیبانی استثنایی: تیم متخصص ما همیشه آماده ارائه پشتیبانی فنی و کمک به آموزش و استقرار مدل می باشد.
برای خرید و بحث وصل شوید
اگر به ماشینهای ترانسفورماتور ما برای تشخیص عملکرد در فیلمها یا هر یک از دستگاههای جوشکاری ما علاقه دارید، ما شما را تشویق میکنیم که تماس بگیرید. ما مشتاقیم تا در مورد نیازهای خاص شما بحث کنیم، اطلاعات دقیق محصول را ارائه دهیم و راه حل های سفارشی ارائه دهیم. چه شما یک استارتاپ باشید که پتانسیل شناسایی اقدامات را بررسی می کند یا یک شرکت تاسیس شده که به دنبال ارتقاء سیستم های موجود خود است، ما اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم.
مراجع
- Vaswani، A.، Shazer، N.، Parmar، N.، Uszkoreit، J.، Jones، L.، Gomez، An، ... & Polosukhin، I. (2017). توجه تنها چیزی است که نیاز دارید. پیشرفت در سیستم های پردازش اطلاعات عصبی
- BERT: پیش آموزش ترانسفورماتورهای دو جهته عمیق برای درک زبان. جیکوب دولین، مینگ - وی چانگ، کنتون لی، کریستینا توتانووا. پیش چاپ arXiv arXiv:1810.04805.
- TimeSformer: آیا توجه فضا - زمان تنها چیزی است که برای درک ویدیو نیاز دارید؟ گداس برتاسیوس، هنگ وانگ، لورنزو تورسانی. پیش چاپ arXiv arXiv:2102.05095.
