Erkunden von Movinets: Effiziente mobile Videoerkennung

Einführung

Lassen Sie uns in die faszinierende Welt der mobilen Videoerkennung mit „Movinets Unleashed“ eintauchen! In diesem Blog werden Sie untersucht, wie Movinets die Videoanalyse auf mobilen Geräten verändern und hochmoderne Techniken wie die Suche nach neuronalen Architektur, Streampufferung und zeitliches Ensembling kombinieren. Entdecken Sie, wie diese innovativen Modelle, die auf den robusten Architekturen basieren, die Grenzen dessen überschreiten, was in Echtzeit-Videoverarbeitung möglich ist und gleichzeitig leicht und effizient bleibt. Machen Sie mit uns, während wir die Technologie hinter Movinets enträtseln und ihr Potenzial zur revolutionierten mobilen Videoanwendungen, vom Streaming bis zur Überwachung, in der Handfläche untersuchen.

Lernziele

• Erforschen Sie den Movinet -Suchraum.
• Verstehen Sie die Stream-Puffertechnik für Online-Inferenz in Echtzeit.
• Analysieren Sie die Stärken und Herausforderungen von Movinet.
• Erzeugen Sie Inferenz mit vorgezogenem Movinet.
• Navigieren Sie durch seine Anwendungen in realen Szenarien.

Dieser Artikel wurde als Teil des Data Science -Blogathons veröffentlicht.

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• Was ist Movinet?
• Schlüsselmerkmale von Movinet
• Abschluss vor ausgebildetem Movinet
• Stärken von Bewegungen
• Herausforderungen und Einschränkungen
• Anwendungen in der Praxis
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Movinet?

Movinet, Short für mobiles Video-Netzwerk, ist ein erweitertes Video-Erkennungsmodell, das speziell für mobile und ressourcenbezogene Geräte optimiert ist. Es nutzt modernste Techniken wie die Search (Neural Architecture Search), das Stream-Pufferung und das zeitliche Ensembling, um eine hohe Genauigkeit und Effizienz in der Videoverarbeitung in Echtzeit zu erzielen. Movinet wurde entwickelt, um die einzigartigen Herausforderungen der Videoanalyse auf mobilen Plattformen zu bewältigen, und kann Video -Streams effizient verarbeiten und gleichzeitig die Nutzung des geringen Speichers beibehalten, wodurch es für Anwendungen geeignet ist, die von Überwachung und Gesundheitsüberwachung bis hin zu Sportanalysen und Smart -Home -Systemen reichen.

Schlüsselmerkmale von Movinet

Erkunden wir nun die wichtigsten Merkmale von Movinet unten:

Movinet -Suchraum

Der Movinet -Suchraum ist ein strukturierter Ansatz zum Entwerfen effizienter Videoerkennungsmodelle für mobile Geräte. Es beginnt mit einer Fundament, die auf Mobilenetv3 basiert und es in 3D erweitert, um Videoeingänge zu verarbeiten. Durch die Verwendung der neuronalen Architektursuche (NAS) untersucht das Framework verschiedene architektonische Konfigurationen wie Kernelgrößen, Filterbreiten und Schichttiefen, um das beste Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Effizienz zu finden. Ziel ist es, die zeitlichen Aspekte von Videodaten zu erfassen, ohne die begrenzten Ressourcen auf mobiler Hardware zu überwältigen.

Dieser Suchraum ermöglicht die Entwicklung einer Reihe von Modellen, die jeweils für bestimmte Anwendungsfälle optimiert werden. Von leichten Modellen, die für Geräte mit geringer Leistung bis hin zu komplexeren Architekturen für Edge Computing geeignet sind, ermöglicht das Movinet-Framework die Anpassung anhand der Anforderungen der Anwendung. Die Verwendung von NAS stellt sicher, dass jedes Modell auf die bestmögliche Leistung innerhalb der Einschränkungen zugeschnitten ist und Movinet zu einer praktischen Lösung für mobile Videoerkennungsaufgaben macht.

Streampuffer

Streampuffer werden in Movinet -Modellen verwendet, um die Speicherverwendung bei der Verarbeitung langer Videos zu reduzieren. Anstatt das gesamte Video gleichzeitig zu bewerten, ist das Video in kleinere Unterklammern aufgeteilt. Stream -Puffer speichern die Funktionsinformationen von den Kanten dieser Unterklammern, sodass das Modell das gesamte Video über das gesamte Video verfolgt, ohne überlappende Rahmen neu zu verarbeiten. Diese Methode bewahrt langfristige Abhängigkeiten im Video und behält gleichzeitig die effiziente Speicherverwendung bei. Durch die Verwendung von Kausaloperationen wie CausalConv verarbeitet das Modell Videorahmen nacheinander, wodurch es für das Echtzeit-Video-Streaming mit reduziertem Speicher- und Rechenanforderungen geeignet ist.

Temporale Ensembles

Temporale Ensembles in Movinets helfen dabei, den durch die Verwendung von Streampuffer verursachten leichten Genauigkeitsabfall wiederherzustellen. Dies geschieht durch Schulung von zwei identischen Modellen unabhängig voneinander, wobei jedes Video das Video mit der Hälfte der ursprünglichen Bildrate verarbeitet, jedoch mit einem Ein-Frame-Offset zwischen ihnen. Die Vorhersagen beider Modelle werden unter Verwendung eines arithmetischen Mittelwerts vor der Anwendung von Softmax kombiniert. Obwohl jedes Modell selbst eine geringfügige Genauigkeit auf sich genommen hat, bietet das Ensemble der beiden Modelle eine genauere Vorhersage, was die Genauigkeit effektiv aufrechterhält und gleichzeitig die Rechenkosten niedrig hält.

Abschluss vor ausgebildetem Movinet

Um die Kraft von Movinet zu nutzen, müssen wir einige wichtige Schritte durchführen: importieren erforderliche Bibliotheken, Laden des vorgebauten Modells, Lesen und Verarbeitung von Videodaten und schließlich generieren Vorhersagen. Tauchen wir ausführlich in jeden Schritt ein.

STEP1: Bibliotheken importieren

Bevor wir beginnen, müssen wir mehrere wesentliche Python -Bibliotheken importieren. Diese Bibliotheken stellen die Tools zur Verfügung, die für die Videoverarbeitung und die Modellinferenz erforderlich sind.

• Numpy : Eine leistungsstarke Python -Bibliothek für numerisches Computing, die Arrays, Matrizen und eine Vielzahl von mathematischen Funktionen unterstützt, um Operationen auf diesen Datenstrukturen effizient auszuführen.
• CV2: Software-Bibliothek für Computer Vision und maschinelles Lernen, die einen umfassenden Satz von Tools und Funktionen für die Bild- und Videoanalyse bietet, einschließlich der Echtzeitverarbeitungsfunktionen.
• TensorFlow: Framework entwickelt von Google, um die Erstellung, das Training und die Bereitstellung von Deep -Learning -Modellen und komplexen numerischen Berechnungen zu erleichtern.
• TensorFlow_Hub: Eine Bibliothek für wiederverwendbare Module für maschinelles Lernen, die eine einfache Freigabe und Integration vorgebliebener Modelle und Komponenten für verschiedene Aufgaben wie Bildklassifizierung, Texteinbettung und mehr in Tensorflow-Workflows ermöglichen.

 Pathlib importieren
Numph als NP importieren
CV2 importieren
Tensorflow als TF importieren
TensorFlow_Hub als Hub importieren

STEP2: Laden Sie das vorgebildete Modell von TensorFlow_Hub

Als nächstes müssen wir das Movinet -Modell aus TensorFlow Hub laden. In diesem Schritt werden die Modellarchitektur eingerichtet und das vorgebreitete Gewicht geladen.

 hub_url = "https://www.kaggle.com/models/google/movinet/tensorflow2/a0-base-kinetics-600-classification/3"

CNODER = HUB.KERASLAYER (HUB_URL)

inputs = tf.keras.layers.input (
    Form = [keine, keine, keine, 3],
    DType = tf.float32,
    Name = 'Bild')
    
Ausgänge = Encoder (dikt (Bild = Eingänge))

model = tf.keras.model (Eingänge, Ausgänge, name = 'movinet')

print (model.summary ())

Schritt 3: Laden Sie das Video

Mit dem Modell ist der nächste Schritt darin, unsere Videodaten vorzubereiten. Dies beinhaltet das Lesen der Videodatei und das Verarbeiten in einem für das Movinet -Modell geeigneten Format.

 Video_Path = Video_Path # Pfad zum Video
vidcap = cv2.videocapture (Video_Path) # Erstellen eines Videokapiturobjekts

wenn nicht vidcap.isopened ():
    print (f "Fehler: VIDEO nicht öffnen {Video_Path}")
    Ausfahrt()

Video_Data = []

# Lesen Sie die Abfolge von Frames (Video) in eine Liste
während wahr:
    Erfolg, Image = vidcap.read ()
    Wenn nicht Erfolg:
        brechen
    Bild = CV2.Resize (Bild, (172, 172))
    Image_Rgb = cv2.cvtcolor (Bild, cv2.color_bgr2rgb)
    Video_Data.Append (Image_RGB)

# Veröffentlichung des Videoobjekts
vidcap.release ()

# Konvertieren Sie die Liste in ein Numpy -Array
Video_Data = Np.Array (Video_Data)

print (Video_data.shape)

SCHRITT4: Vorprojekt das Video (Umform

Schließlich werden die Videodaten vorverarbeitet und sie über das Modell ausführen, um Vorhersagen zu generieren. Dieser Schritt beinhaltet die Umgestaltung der Daten und die Interpretation der Ausgabe des Modells.

 input_tensor = tf.expand_dims (Video_Data, Axis = 0) # Dimension der Eingabe erweitern
print (input_tensor.shape) # Drucken Sie die Form des Eingangszensors aus

Logits = modell.Predict (input_tensor) # Generieren Sie Vorhersage aus dem Modell

max_index = np.argmax (tf.nn.softmax (logits)) # Die Funktion Softmax auf Protokolls anwenden und den Index mit maximalem Wahrscheinlichkeitswert finden

# Laden Sie die Index-zu-Label-Mapping in ein Array laden
LaDels_path = tf.keras.utils.get_file (
    fname = 'labels.txt',
    Origin = 'https: //raw.githubuSercontent.com/tensorflow/models/f8af2291cced43fc9f1d9b41dbf772ae7b0d7d2/official/projects/movinet/files/kinetics_600_labels.txt'
)
LABELS_PATH = PATHLIB.PATH (LABELS_PATH)

line = LaDels_path.read_text (). Splitlines ())
Kinetics_600_labels = np.Array ([line.strip () für Zeile in Linien]))

print (kinetics_600_labels [max_index]) # Drucken Sie das Ausgabetikett

Stärken von Bewegungen

• Hohe Genauigkeit: Movinets erreichen eine hochmoderne Genauigkeit für verschiedene Videoerkennungsbenchmarks und demonstrieren ihre Fähigkeit, räumlich-zeitliche Merkmale effektiv zu extrahieren und zu lernen.
• Gedächtniseffizienz: signifikante Verringerung der Speicherverwendung im Vergleich zu herkömmlichen 3D -Faltungsnetzen. Sie werden für die Bereitstellung auf ressourcenbezogenen Geräten wie Mobiltelefonen geeignet.
• Online-Inferenz: Unterstützt Online-Inferenz, Aktivierung von Frame-by-Frame-Vorhersagen und effiziente Verarbeitung von Streaming-Videos, was für Echtzeitanwendungen von entscheidender Bedeutung ist.

Herausforderungen und Einschränkungen

• Verallgemeinerung: Movinets Train mit einer spezifischen Bildrate und Clip -Dauer, die ihre Fähigkeit zur Verallgemeinerung auf Videos mit unterschiedlichen zeitlichen Eigenschaften einschränken kann.
• Begrenzter Suchraum: Das Design des Suchraums von Movinets basiert auf vorhandenen 2D -Modellen, die die Erforschung neuer 3D -Architekturen einschränken können.
• Streaming-Architektur: Während Stream-Puffer eine Online-Inferenz ermöglichen, können sie aufgrund der Einschränkungen der Kausaloperationen einen kleinen Genauigkeitsabfall im Vergleich zu nicht-streaming-Modellen verursachen.

Anwendungen in der Praxis

• Überwachung und Sicherheit: Kann die Sicherheit verbessern, indem sie die Echtzeit-Erkennung von Objekten, Aktivitäten und Anomalien in Überwachungssystemen ermöglichen und die Sicherheit in öffentlichen Räumen, Gebäuden und an Grenzen verbessern.
• Überwachung des Gesundheitswesens: Kann medizinische Bilder wie Röntgenbilder und MRTs analysieren, um Angehörige der Gesundheitsberufe bei der Diagnose und Verfolgung der Ausbreitung von Krankheiten wie Krebs zu unterstützen.
• Sportanalyse: Sportorganisationen können die Videoklassifizierung verwenden, um die Leistung der Spieler, Taktiken und Gegnerstrategien zu analysieren, was zu einer verbesserten Entscheidungsfindung und der Entwicklung der Spieler führt.
• Videokonferenz: Kann eine Echtzeit-Videoanalyse in Videokonferenzanwendungen ermöglichen, die Videoqualität optimieren, die Emotionen der Teilnehmer erkennen und die allgemeine Konferenzerfahrung verbessern.
• Smart Homes: Smart-Home-Systeme verwenden Movinet, um Sicherheitsmaterial in Echtzeit zu analysieren, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und Hausbesitzer aufmerksam zu machen.

Abschluss

Movinets stellen einen signifikanten Durchbruch bei der effizienten Videoerkennung dar. Sie zeigen, dass ein leistungsstarkes Videoverständnis auch auf ressourcenbeschränkten Geräten wie Mobiltelefonen erreichbar ist. Durch die Nutzung von Streampuffern und Kausaloperationen ermöglichen Movinets Echtzeit-Inferenz beim Streaming von Videos. Diese Fähigkeit eröffnet aufregende Möglichkeiten für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter Augmented Reality, selbstfahrende Autos, Videokonferenzen und mobiles Spiele.

Trotz ihrer beeindruckenden Genauigkeit und Effizienz haben Movinets Verbesserungsbereiche. Weitere Forschungsarbeiten können sich auf die Erweiterung ihres Suchraums konzentrieren. Die Optimierung ihrer Leistung auf verschiedenen Hardware -Plattformen ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus kann die Verbesserung ihrer Verallgemeinerungsfunktionen im Bereich des Videoverständnisses ein noch stärkeres Potenzial ausschöpfen.

Erkunden Sie den Code hinter diesem Artikel auf Github!

Ressourcen: Movinets: Mobile Video -Netzwerke für eine effiziente Videoerkennung

Key Takeaways

• Movinets bieten hochmoderne Genauigkeit und Effizienz, wodurch sie ideal für Aufgaben für mobile Videoerkennung sind.
• Mit Stream-Puffern und Online-Inferenzfunktionen ermöglichen Movinets eine Echtzeit-Videoanalyse auf ressourcenbezogenen Geräten.
• Movinets reduzieren den Speicherverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen 3D -Faltungsnetzen erheblich, um eine reibungslose Leistung für mobile Hardware zu gewährleisten.
• Von Überwachung und Sicherheit bis hin zu Überwachung des Gesundheitswesens und intelligenten Häusern haben Movinets umfassende reale Anwendungen.
• Weitere Forschung und Entwicklung können die Fähigkeiten von Movinets erweitern und ihre Leistung auf verschiedenen Hardwareplattformen und Anwendungsfällen verbessern.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist Movinet?

A. Movinet ist ein mobil optimiertes Videoerkennungsmodell, das eine Echtzeit-Videoanalyse auf ressourcenbezogenen Geräten durchführt.

Q2. Wie erreicht Movinet Effizienz?

A. Movinet verwendet Techniken wie Neural Architecture Search (NAS), Stream -Puffer und zeitliche Ensembles, um die Leistung zu optimieren und gleichzeitig die Speicherverwendung zu reduzieren.

Q3. Was sind die primären Anwendungen von Movinet?

A. Movinet wird für Überwachung, Überwachung des Gesundheitswesens, Sportanalysen, Videokonferenzen und Smart -Home -Systeme verwendet.

Q4. Was ist der Vorteil der Verwendung von Streampuffern in Movinet?

A. Stream-Puffer ermöglichen es Movinet, lange Videos effizient zu verarbeiten, indem Funktionsinformationen von Unterklammern gespeichert werden, wodurch Echtzeit-Inferenz mit reduziertem Speicheranforderungen ermöglicht wird.

Q5. Kann Movinet in Echtzeit-Videoverarbeitung umgehen?

A. Ja, Movinet ist so konzipiert, dass sie die Videoverarbeitung in Echtzeit unterstützen und für Anwendungen geeignet sind, die eine sofortige Analyse und Reaktion erfordern.

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