Pengenalan tindakan dalam video telah menjadi bidang penelitian dan penerapan yang penting dalam beberapa tahun terakhir, dengan implikasi luas dalam pengawasan keamanan, analisis olahraga, interaksi manusia-komputer, dan banyak bidang lainnya. Sebagai pemasok Mesin Transformer terkemuka, kami dilengkapi dengan baik untuk menawarkan solusi mutakhir untuk pengenalan tindakan video. Di blog ini, kita akan mempelajari cara menggunakan Mesin Transformer untuk pengenalan tindakan dalam video.
Memahami Dasar-Dasar Mesin Transformator dalam Pengenalan Aksi
Sebelum kita membahas penggunaannya, penting untuk memahami apa itu Mesin Transformer dan mengapa cocok untuk pengenalan tindakan. Transformer adalah arsitektur pembelajaran mendalam yang mengandalkan mekanisme perhatian diri. Tidak seperti jaringan saraf konvolusional (CNN) tradisional yang memiliki persepsi lebih terlokalisasi, Transformers dapat menangkap ketergantungan jangka panjang dalam data.
Dalam konteks pengenalan tindakan video, video dapat dianggap sebagai rangkaian bingkai. Setiap frame berisi informasi spasial, dan transisi antar frame memberikan informasi temporal. Transformer dapat secara efektif menangani hubungan spasial dan temporal dalam rangkaian video, menjadikannya pilihan ideal untuk pengenalan tindakan.
Mempersiapkan Data
Langkah pertama dalam menggunakan Mesin Transformer untuk pengenalan tindakan adalah persiapan data.
- Pengumpulan Data: Kumpulkan kumpulan data video yang besar dan beragam. Kumpulan data harus mencakup berbagai tindakan, kondisi pencahayaan, sudut kamera, dan latar belakang. Keberagaman ini sangat penting agar model dapat menggeneralisasi tindakan dengan baik dan akurat dalam berbagai skenario dunia nyata.
- Pelabelan Data: Menetapkan label pada setiap video sesuai dengan tindakan yang dilakukan. Misalnya, jika Anda mengenali aksi olahraga, labelnya dapat mencakup "berlari", "melompat", "menembak", dll.
- Pra-pemrosesan Data: Mengonversi video ke dalam format yang sesuai untuk Transformer. Hal ini biasanya melibatkan pengubahan ukuran frame ke ukuran yang konsisten, normalisasi nilai piksel, dan ekstraksi fitur yang relevan. Anda mungkin juga perlu membagi kumpulan data menjadi kumpulan pelatihan, validasi, dan pengujian. Rasio pemisahan yang umum adalah 70% untuk pelatihan, 15% untuk validasi, dan 15% untuk pengujian.
Memilih dan Mengonfigurasi Model Transformator
Ada berbagai model berbasis Transformer yang tersedia untuk pengenalan tindakan, seperti TimeSformer, ViViT, dll.
- Pemilihan Model: Pertimbangkan faktor-faktor seperti ukuran kumpulan data, kompleksitas tindakan yang ingin Anda kenali, dan sumber daya komputasi yang tersedia saat memilih model. Untuk kumpulan data yang lebih kecil, model Transformer yang lebih sederhana mungkin lebih tepat untuk menghindari overfitting.
- Konfigurasi Model: Sesuaikan hyperparameter model Transformer. Hyperparameter ini mencakup jumlah lapisan, jumlah kepala dalam mekanisme perhatian mandiri, kecepatan pembelajaran, dan ukuran batch. Anda dapat menggunakan teknik seperti pencarian grid atau pencarian acak untuk menemukan hyperparameter yang optimal.
Melatih Model Transformator
Setelah data disiapkan dan model dipilih serta dikonfigurasi, saatnya melatih model Transformer.
- Proses Pelatihan: Memasukkan data pelatihan ke dalam model secara batch. Model ini belajar memetakan rangkaian video masukan ke label tindakan yang sesuai dengan meminimalkan fungsi kerugian. Fungsi kerugian yang umum digunakan untuk pengenalan tindakan mencakup kerugian lintas entropi.
- Pemantauan dan Evaluasi: Gunakan set validasi untuk memantau performa model selama pelatihan. Metrik seperti akurasi, presisi, perolehan, dan skor F1 dapat digunakan untuk mengevaluasi performa model. Jika model menunjukkan tanda-tanda overfitting (misalnya, akurasi tinggi pada set pelatihan tetapi akurasi rendah pada set validasi), Anda mungkin perlu menerapkan teknik seperti dropout atau penghentian awal.
Inferensi dan Penerapan
Setelah pelatihan, model Transformer siap untuk inferensi.
- Kesimpulan: Dengan adanya video baru, model memprediksi tindakan yang sedang dilakukan. Keluaran model adalah distribusi probabilitas pada serangkaian tindakan yang mungkin dilakukan, dan tindakan dengan probabilitas tertinggi dipilih sebagai tindakan yang diprediksi.
- Penyebaran: Menerapkan model terlatih dalam lingkungan produksi. Hal ini dapat melibatkan pengintegrasian model ke dalam aplikasi perangkat lunak, sistem keamanan, atau aplikasi seluler. Anda mungkin perlu mengoptimalkan performa model, seperti mengurangi jejak memorinya dan meningkatkan kecepatan inferensinya.
Penawaran Mesin Trafo dan Mesin Las Tambahan Kami
Sebagai pemasok Mesin Transformer, kami menyediakan Mesin Transformer berkualitas tinggi yang dirancang khusus untuk pengenalan tindakan dalam video. Mesin kami dilengkapi dengan perangkat keras dan perangkat lunak tercanggih, memastikan kinerja yang efisien dan akurat.
Selain Mesin Transformer untuk analisis video, kami juga menawarkan berbagai mesin las. Anda dapat memeriksa kamiMesin MMA Fase Tunggal, yang sempurna untuk tugas pengelasan ringan. Bagi mereka yang mencari solusi hemat energi, kamiMesin Las MMA Hemat Energiadalah pilihan yang bagus. Dan jika Anda membutuhkan mesin las multi fungsi,MS - 250E Sinergi Pulsa Ganda LCD MIG MAG MMA Lift TIG 5in1menawarkan serangkaian fitur yang komprehensif.
Mengapa Memilih Mesin Transformer Kami
- Kinerja Tinggi: Mesin Transformer kami dioptimalkan untuk pengenalan tindakan, memberikan prediksi akurasi tinggi bahkan dalam skenario yang kompleks.
- Skalabilitas: Baik Anda adalah kelompok riset kecil atau perusahaan besar, mesin kami dapat dengan mudah ditingkatkan skalanya untuk memenuhi kebutuhan Anda.
- Dukungan Luar Biasa: Tim ahli kami selalu siap memberikan dukungan teknis dan bantuan terkait pelatihan dan penerapan model.
Terhubung untuk Pembelian dan Diskusi
Jika Anda tertarik dengan Mesin Transformer kami untuk pengenalan tindakan dalam video atau mesin las kami yang mana pun, kami mendorong Anda untuk menghubungi kami. Kami sangat ingin mendiskusikan kebutuhan spesifik Anda, memberikan informasi produk terperinci, dan menawarkan solusi khusus. Apakah Anda seorang startup yang mengeksplorasi potensi pengenalan tindakan atau perusahaan mapan yang ingin meningkatkan sistem yang ada, kami siap membantu.
Referensi
- Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). Hanya perhatian yang Anda butuhkan. Kemajuan dalam sistem pemrosesan informasi saraf.
- BERT: Pra - pelatihan Transformator Dua Arah Dalam untuk Pemahaman Bahasa. Jacob Devlin, Ming - Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. arXiv pracetak arXiv:1810.04805.
- TimeSformer: Apakah Perhatian Ruang - Waktu Yang Anda Butuhkan untuk Pemahaman Video? Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani. arXiv pracetak arXiv:2102.05095.
