¿Cómo utilizar una Transformer Machine para el reconocimiento de acciones en vídeos?

El reconocimiento de acciones en vídeos se ha convertido en un área fundamental de investigación y aplicación en los últimos años, con implicaciones generalizadas en la vigilancia de seguridad, el análisis deportivo, la interacción persona-computadora y muchos otros campos. Como proveedor líder de Transformer Machines, estamos bien equipados para ofrecer soluciones de vanguardia para el reconocimiento de acciones por video. En este blog, profundizaremos en cómo utilizar una Transformer Machine para el reconocimiento de acciones en vídeos.

Comprensión de los conceptos básicos del reconocimiento de máquinas transformadoras en acción

Antes de discutir el uso, es esencial comprender qué es una Transformer Machine y por qué es adecuada para el reconocimiento de acciones. Un Transformer es una arquitectura de aprendizaje profundo que se basa en el mecanismo de autoatención. A diferencia de las redes neuronales convolucionales (CNN) tradicionales que tienen una percepción más localizada, Transformers puede capturar dependencias de largo alcance en los datos.

En el contexto del reconocimiento de acciones de vídeo, un vídeo puede considerarse como una secuencia de fotogramas. Cada cuadro contiene información espacial y la transición entre cuadros proporciona información temporal. Los transformadores pueden manejar eficazmente relaciones espaciales y temporales dentro de la secuencia de vídeo, lo que los convierte en una opción ideal para el reconocimiento de acciones.

Preparando los datos

El primer paso para utilizar una Transformer Machine para el reconocimiento de acciones es la preparación de datos.

• Recopilación de datos: recopile un conjunto de datos de vídeos amplio y diverso. El conjunto de datos debe cubrir diferentes acciones, condiciones de iluminación, ángulos de cámara y fondos. Esta diversidad es crucial para que el modelo se generalice bien y reconozca con precisión acciones en varios escenarios del mundo real.
• Etiquetado de datos: Asigna una etiqueta a cada vídeo correspondiente a la acción que se está realizando. Por ejemplo, si reconoce acciones deportivas, las etiquetas podrían incluir "correr", "saltar", "disparar", etc.
• Preprocesamiento de datos: Convierta los videos a un formato adecuado para Transformer. Por lo general, esto implica cambiar el tamaño de los fotogramas a un tamaño consistente, normalizar los valores de píxeles y extraer características relevantes. Es posible que también deba dividir el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Una proporción de división común es del 70% para capacitación, 15% para validación y 15% para pruebas.

Seleccionar y configurar el modelo de transformador

Hay varios modelos basados ​​en Transformer disponibles para el reconocimiento de acciones, como TimeSformer, ViViT, etc.

• Selección de modelo: considere factores como el tamaño de su conjunto de datos, la complejidad de las acciones que desea reconocer y los recursos computacionales disponibles al elegir un modelo. Para conjuntos de datos más pequeños, un modelo Transformer más simple puede ser más apropiado para evitar el sobreajuste.
• Configuración del modelo: Ajusta los hiperparámetros del modelo Transformer. Estos hiperparámetros incluyen la cantidad de capas, la cantidad de cabezas en el mecanismo de autoatención, la tasa de aprendizaje y el tamaño del lote. Puede utilizar técnicas como la búsqueda en cuadrícula o la búsqueda aleatoria para encontrar los hiperparámetros óptimos.

Entrenando el modelo transformador

Una vez que se preparan los datos y se selecciona y configura el modelo, es hora de entrenar el modelo Transformer.

• Proceso de formación: introduzca los datos de entrenamiento en el modelo en lotes. El modelo aprende a asignar las secuencias de vídeo de entrada a las etiquetas de acción correspondientes minimizando una función de pérdida. Las funciones de pérdida comúnmente utilizadas para el reconocimiento de acciones incluyen la pérdida de entropía cruzada.
• Monitoreo y Evaluación: utilice el conjunto de validación para monitorear el rendimiento del modelo durante el entrenamiento. Se pueden utilizar métricas como exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1 para evaluar el rendimiento del modelo. Si el modelo muestra signos de sobreajuste (por ejemplo, alta precisión en el conjunto de entrenamiento pero baja precisión en el conjunto de validación), es posible que deba aplicar técnicas como el abandono o la parada temprana.

Inferencia y despliegue

Después del entrenamiento, el modelo Transformer está listo para la inferencia.

• Inferencia: Dado un vídeo nuevo, el modelo predice la acción que se está realizando. El resultado del modelo es una distribución de probabilidad sobre el conjunto de acciones posibles, y la acción con la mayor probabilidad se selecciona como acción predicha.
• Despliegue: Implemente el modelo entrenado en un entorno de producción. Esto podría implicar integrar el modelo en una aplicación de software, un sistema de seguridad o una aplicación móvil. Es posible que deba optimizar el rendimiento del modelo, como reducir su uso de memoria y aumentar su velocidad de inferencia.

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¿Por qué elegir nuestras máquinas transformadoras?

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Referencias

• Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... y Polosukhin, I. (2017). Atención es todo lo que necesitas. Avances en los sistemas de procesamiento de información neuronal.
• BERT: Pre - formación de Transformadores Bidireccionales Profundos para la Comprensión del Lenguaje. Jacob Devlin, Ming - Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. Preimpresión de arXiv arXiv:1810.04805.
• TimeSformer: ¿Es la atención espacio-tiempo todo lo que necesita para comprender el vídeo? Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani. Preimpresión de arXiv arXiv:2102.05095.