Como usar um Transformer Machine para reconhecimento de ações em vídeos?

O reconhecimento de ações em vídeos tornou-se uma área central de investigação e aplicação nos últimos anos, com implicações generalizadas na vigilância de segurança, análise desportiva, interação humano-computador e muitos outros campos. Como fornecedor líder de máquinas transformadoras, estamos bem equipados para oferecer soluções de ponta para reconhecimento de ação de vídeo. Neste blog, vamos nos aprofundar em como usar um Transformer Machine para reconhecimento de ações em vídeos.

Compreendendo os fundamentos das máquinas transformadoras no reconhecimento de ação

Antes de discutirmos o uso, é essencial entender o que é uma Transformer Machine e por que ela é adequada para reconhecimento de ações. Um Transformer é uma arquitetura de aprendizado profundo que depende do mecanismo de autoatenção. Ao contrário das redes neurais convolucionais (CNNs) tradicionais, que têm uma percepção mais localizada, os Transformers podem capturar dependências de longo alcance nos dados.

No contexto do reconhecimento de ação de vídeo, um vídeo pode ser pensado como uma sequência de quadros. Cada quadro contém informações espaciais e a transição entre quadros fornece informações temporais. Os transformadores podem lidar com eficácia com relações espaciais e temporais dentro da sequência de vídeo, tornando-os uma escolha ideal para reconhecimento de ação.

Preparando os Dados

A primeira etapa no uso de uma Transformer Machine para reconhecimento de ações é a preparação de dados.

• Coleta de dados: reúna um grande e diversificado conjunto de dados de vídeos. O conjunto de dados deve abranger diferentes ações, condições de iluminação, ângulos de câmera e planos de fundo. Esta diversidade é crucial para que o modelo generalize bem e reconheça com precisão as ações em vários cenários do mundo real.
• Rotulagem de dados: atribua um rótulo a cada vídeo correspondente à ação que está sendo executada. Por exemplo, se você estiver reconhecendo ações esportivas, os rótulos podem incluir “corrida”, “salto”, “tiro”, etc.
• Pré-processamento de dados: Converta os vídeos em um formato adequado para o Transformer. Isso geralmente envolve redimensionar os quadros para um tamanho consistente, normalizar os valores dos pixels e extrair recursos relevantes. Também pode ser necessário dividir o conjunto de dados em conjuntos de treinamento, validação e teste. Uma proporção de divisão comum é de 70% para treinamento, 15% para validação e 15% para teste.

Selecionando e configurando o modelo do transformador

Existem vários modelos baseados em Transformer disponíveis para reconhecimento de ação, como TimeSformer, ViViT, etc.

• Seleção de modelo: considere fatores como o tamanho do seu conjunto de dados, a complexidade das ações que você deseja reconhecer e os recursos computacionais disponíveis ao escolher um modelo. Para conjuntos de dados menores, um modelo Transformer mais simples pode ser mais apropriado para evitar overfitting.
• Configuração do modelo: ajuste os hiperparâmetros do modelo do Transformer. Esses hiperparâmetros incluem o número de camadas, o número de cabeças no mecanismo de autoatenção, a taxa de aprendizado e o tamanho do lote. Você pode usar técnicas como pesquisa em grade ou pesquisa aleatória para encontrar os hiperparâmetros ideais.

Treinando o modelo do transformador

Depois que os dados estiverem preparados e o modelo selecionado e configurado, é hora de treinar o modelo do Transformer.

• Processo de treinamento: insira os dados de treinamento no modelo em lotes. O modelo aprende a mapear as sequências de vídeo de entrada para os rótulos de ação correspondentes, minimizando uma função de perda. As funções de perda comumente usadas para reconhecimento de ação incluem perda de entropia cruzada.
• Monitoramento e Avaliação: use o conjunto de validação para monitorar o desempenho do modelo durante o treinamento. Métricas como exatidão, precisão, recall e pontuação F1 podem ser usadas para avaliar o desempenho do modelo. Se o modelo mostrar sinais de overfitting (por exemplo, alta precisão no conjunto de treinamento, mas baixa precisão no conjunto de validação), talvez seja necessário aplicar técnicas como abandono ou parada antecipada.

Inferência e implantação

Após o treinamento, o modelo Transformer está pronto para inferência.

• Inferência: Dado um novo vídeo, o modelo prevê a ação que está sendo executada. A saída do modelo é uma distribuição de probabilidade sobre o conjunto de ações possíveis, e a ação com maior probabilidade é selecionada como a ação prevista.
• Implantação: implante o modelo treinado em um ambiente de produção. Isso pode envolver a integração do modelo em um aplicativo de software, sistema de segurança ou aplicativo móvel. Talvez seja necessário otimizar o desempenho do modelo, como reduzir o consumo de memória e aumentar a velocidade de inferência.

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Referências

• Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). Atenção é tudo que você precisa. Avanços em sistemas de processamento de informações neurais.
• BERT: Pré - treinamento de transformadores bidirecionais profundos para compreensão de linguagem. Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. Pré-impressão do arXiv arXiv:1810.04805.
• TimeSformer: A atenção espaço-tempo é tudo que você precisa para entender o vídeo? Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani. Pré-impressão do arXiv arXiv:2102.05095.