Come utilizzare una Transformer Machine per il riconoscimento delle azioni nei video?

Il riconoscimento delle azioni nei video è diventato un'area fondamentale di ricerca e applicazione negli ultimi anni, con implicazioni diffuse nella sorveglianza della sicurezza, nell'analisi sportiva, nell'interazione uomo-computer e in molti altri campi. In qualità di fornitore leader di Transformer Machines, siamo ben attrezzati per offrire soluzioni all'avanguardia per il riconoscimento delle azioni video. In questo blog approfondiremo come utilizzare una Transformer Machine per il riconoscimento delle azioni nei video.

Comprendere le basi delle macchine trasformatrici nel riconoscimento dell'azione

Prima di discutere dell'utilizzo, è essenziale capire cos'è una Transformer Machine e perché è adatta al riconoscimento delle azioni. Un Transformer è un'architettura di deep learning che si basa sul meccanismo dell'autoattenzione. A differenza delle tradizionali reti neurali convoluzionali (CNN) che hanno una percezione più localizzata, i Transformer possono catturare dipendenze a lungo raggio nei dati.

Nel contesto del riconoscimento dell'azione video, un video può essere pensato come una sequenza di fotogrammi. Ogni fotogramma contiene informazioni spaziali e la transizione tra i fotogrammi fornisce informazioni temporali. I Transformer possono gestire efficacemente sia le relazioni spaziali che temporali all'interno della sequenza video, rendendoli la scelta ideale per il riconoscimento delle azioni.

Preparazione dei dati

Il primo passo nell'utilizzo di una Transformer Machine per il riconoscimento delle azioni è la preparazione dei dati.

• Raccolta dati: raccogli un set di dati ampio e diversificato di video. Il set di dati dovrebbe coprire diverse azioni, condizioni di illuminazione, angolazioni della telecamera e sfondi. Questa diversità è fondamentale affinché il modello possa generalizzare bene e riconoscere accuratamente le azioni in vari scenari del mondo reale.
• Etichettatura dei dati: assegna un'etichetta a ciascun video corrispondente all'azione eseguita. Ad esempio, se riconosci azioni sportive, le etichette potrebbero includere "correre", "saltare", "tirare" ecc.
• Pre-elaborazione dei dati: Converti i video in un formato adatto al Transformer. Ciò di solito comporta il ridimensionamento dei fotogrammi a una dimensione coerente, la normalizzazione dei valori dei pixel e l'estrazione delle caratteristiche rilevanti. Potrebbe anche essere necessario suddividere il set di dati in set di training, convalida e test. Un rapporto di ripartizione comune è del 70% per la formazione, del 15% per la convalida e del 15% per i test.

Selezione e configurazione del modello del trasformatore

Sono disponibili vari modelli basati su Transformer per il riconoscimento delle azioni, come TimeSformer, ViViT, ecc.

• Selezione del modello: quando scegli un modello, considera fattori come la dimensione del tuo set di dati, la complessità delle azioni che desideri riconoscere e le risorse computazionali disponibili. Per set di dati più piccoli, un modello Transformer più semplice potrebbe essere più appropriato per evitare un adattamento eccessivo.
• Configurazione del modello: regola gli iperparametri del modello Transformer. Questi iperparametri includono il numero di livelli, il numero di teste nel meccanismo di auto-attenzione, la velocità di apprendimento e la dimensione del batch. È possibile utilizzare tecniche come la ricerca su griglia o la ricerca casuale per trovare gli iperparametri ottimali.

Addestramento del modello del trasformatore

Una volta preparati i dati e selezionato e configurato il modello, è il momento di addestrare il modello Transformer.

• Processo di formazione: inserisce i dati di addestramento nel modello in batch. Il modello impara a mappare le sequenze video in ingresso alle corrispondenti etichette delle azioni minimizzando una funzione di perdita. Le funzioni di perdita comunemente utilizzate per il riconoscimento delle azioni includono la perdita di entropia incrociata.
• Monitoraggio e valutazione: utilizza il set di convalida per monitorare le prestazioni del modello durante l'addestramento. Metriche quali accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1 possono essere utilizzate per valutare le prestazioni del modello. Se il modello mostra segni di overfitting (ad esempio, elevata precisione sul training set ma bassa precisione sul validation set), potrebbe essere necessario applicare tecniche come l'abbandono o l'arresto anticipato.

Inferenza e distribuzione

Dopo l'addestramento, il modello Transformer è pronto per l'inferenza.

• Inferenza: Dato un nuovo video, il modello prevede l'azione che verrà eseguita. L'output del modello è una distribuzione di probabilità sull'insieme di possibili azioni e l'azione con la probabilità più alta viene selezionata come azione prevista.
• Distribuzione: distribuisce il modello addestrato in un ambiente di produzione. Ciò potrebbe comportare l’integrazione del modello in un’applicazione software, un sistema di sicurezza o un’app mobile. Potrebbe essere necessario ottimizzare il modello in termini di prestazioni, ad esempio riducendo l'ingombro della memoria e aumentando la velocità di inferenza.

Le nostre offerte di macchine per trasformatori e saldatrici supplementari

In qualità di fornitore di Transformer Machine, forniamo Transformer Machine di alta qualità appositamente progettati per il riconoscimento delle azioni nei video. Le nostre macchine sono dotate di hardware e software all'avanguardia, garantendo prestazioni efficienti e precise.

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Perché scegliere le nostre macchine per trasformatori

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• Scalabilità: Che tu sia un piccolo gruppo di ricerca o una grande impresa, le nostre macchine possono essere facilmente adattate per soddisfare le tue esigenze.
• Supporto eccezionale: Il nostro team di esperti è sempre pronto a fornire supporto tecnico e assistenza per la formazione e l'implementazione del modello.

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Riferimenti

• Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). L'attenzione è tutto ciò di cui hai bisogno. Progressi nei sistemi di elaborazione delle informazioni neurali.
• BERT: Pre-formazione di trasformatori bidirezionali profondi per la comprensione del linguaggio. Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. arXiv prestampa arXiv:1810.04805.
• TimeSformer: l'attenzione allo spazio e al tempo è tutto ciò di cui hai bisogno per comprendere i video? Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani. arXiv prestampa arXiv:2102.05095.