Movinetsの探索：効率的なモバイルビデオ認識

導入

「Movinets Unleashed」でモバイルビデオ認識の魅力的な世界に飛び込んでみましょう！このブログでは、Movinetsがモバイルデバイスのビデオ分析をどのように変換しているかを探求し、ニューラルアーキテクチャ検索、ストリームバッファリング、時間アンサンミングなどの最先端の技術を組み合わせています。堅牢なアーキテクチャに基づいて構築されたこれらの革新的なモデルが、リアルタイムのビデオ処理で可能なことの境界をどのように押し進めているかを発見します。 Movinetsの背後にあるテクノロジーを解明し、ストリーミングから監視まで、手のひらでモバイルビデオアプリケーションに革命をもたらす可能性を調査してください。

学習目標

• Movinet検索スペースを探索します。
• オンライン推論のためのストリームバッファー手法をリアルタイムで理解します。
• Movinetの強みと課題を分析します。
• 前処理されたmovinetを使用して推論を生成します。
• 実際のシナリオでアプリケーションをナビゲートします。

この記事は、データサイエンスブログソンの一部として公開されました。

目次

• 導入
• Movinetとは何ですか？
• Movinetの重要な機能
• 事前に訓練されたMovinetの推論
• Movinetsの強度
• 課題と制限
• 実世界のアプリケーション
• 結論
• よくある質問

Movinetとは何ですか？

モバイルビデオネットワークの略であるMovinetは、モバイルおよびリソース制約のデバイス専用に最適化された高度なビデオ認識モデルです。ニューラルアーキテクチャ検索（NAS）、ストリームバッファリング、時間アンサンミングなどの最先端の技術を活用して、リアルタイムのビデオ処理において高い精度と効率を実現します。モバイルプラットフォームでのビデオ分析の独自の課題を処理するように設計されたMovinetは、低メモリ使用量を維持しながらビデオストリームを効率的に処理でき、監視やヘルスケアの監視からスポーツ分析やスマートホームシステムに至るまでのアプリケーションに適しています。

Movinetの重要な機能

次に、Movinetの重要な機能を以下に調べてみましょう。

movinet検索スペース

Movinet検索スペースは、モバイルデバイスの効率的なビデオ認識モデルを設計するための構造化されたアプローチです。 MobileNetv3に基づいた基盤から始まり、ビデオ入力を処理するために3Dに拡張します。 Neural Architecture Search（NAS）を使用することにより、フレームワークは、カーネルサイズ、フィルター幅、層の深さなどのさまざまなアーキテクチャ構成を調査して、精度と効率の最適なバランスを見つけることができます。目標は、モバイルハードウェアで利用可能な限られたリソースを圧倒することなく、ビデオデータの時間的側面をキャプチャすることです。

この検索スペースにより、特定のユースケースに最適化されたさまざまなモデルの開発が可能になります。低電力デバイスに適した軽量モデルから、エッジコンピューティング用に設計されたより複雑なアーキテクチャまで、Movinet Frameworkはアプリケーションのニーズに基づいてカスタマイズできます。 NASを使用すると、各モデルが制約内で可能な限り最高のパフォーマンスを実現するように調整され、モバイルビデオ認識タスクの実用的なソリューションになります。

ストリームバッファー

ストリームバッファーは、長いビデオを処理するときにメモリ使用量を削減するためにMovinetモデルで使用されます。ビデオ全体を一度に評価する代わりに、ビデオはより小さなサブクリップに分割されます。ストリームバッファーは、これらのサブクリップのエッジから機能情報を保存し、重複するフレームを再処理することなく、ビデオ全体でモデルを追跡できるようにします。この方法は、効率的なメモリ使用量を維持しながら、ビデオの長期的な依存関係を保持します。原因のような因果操作を使用することにより、モデルはビデオフレームを順次処理し、メモリと計算要件を減らしたリアルタイムビデオストリーミングに適しています。

一時的なアンサンブル

Movinetsの時間アンサンブルは、ストリームバッファーを使用して引き起こされるわずかな精度低下を復元するのに役立ちます。これは、2つの同一のモデルを個別にトレーニングすることで行われます。各モデルは、元のフレームレートの半分でビデオを処理しますが、それらの間に1フレームのオフセットがあります。両方のモデルからの予測は、SoftMaxを適用する前に算術平均を使用して組み合わされます。各モデルはそれ自体でわずかに低い精度を持っていますが、2つのモデルのアンサンブルはより正確な予測を提供し、計算コストを低く抑えながら精度を効果的に維持します。

事前に訓練されたMovinetの推論

Movinetの力を活用するには、いくつかの重要な手順を実行する必要があります。必要なライブラリのインポート、事前に訓練されたモデルの読み込み、ビデオデータの読み取りと処理、最後に予測を生成する必要があります。各ステップに詳細に飛び込みましょう。

ステップ1：ライブラリをインポートします

開始する前に、いくつかの重要なPythonライブラリをインポートする必要があります。これらのライブラリは、ビデオ処理とモデルの推論に必要なツールを提供します。

• Numpy ：数値コンピューティングのための強力なPythonライブラリで、配列、マトリックス、およびこれらのデータ構造の操作を効率的に実行するための幅広い数学機能をサポートします。
• CV2：リアルタイム処理機能を含む画像およびビデオ分析のための包括的なツールと機能を提供するコンピュータービジョンおよび機械学習ソフトウェアライブラリ。
• Tensorflow：Googleが開発したフレームワークは、深い学習モデルと複雑な数値計算の作成、トレーニング、展開を促進するように設計されています。
• Tensorflow_hub：再利用可能な機械学習モジュールのライブラリで、画像分類、テキスト埋め込みなど、Tensorflowワークフロー内のさまざまなタスクの事前トレーニングモデルとコンポーネントの簡単な共有と統合を可能にします。

 pathlibをインポートします
npとしてnumpyをインポートします
CV2をインポートします
tfとしてtensorflowをインポートします
Tensorflow_hubをハブとしてインポートします

ステップ2：Tensorflow_hubから事前に訓練されたモデルをロードします

次に、Tensorflow HubからMovinetモデルをロードする必要があります。このステップには、モデルアーキテクチャのセットアップと事前に訓練された重みのロードが含まれます。

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

encoder = hub.keraslayer（hub_url）

inputs = tf.keras.layers.input（
    shape = [none、none、none、3]、
    dtype = tf.float32、
    name = 'image'）
    
outputs = encoder（dict（image = inputs））

Model = tf.keras.model（入力、出力、name = 'movinet'）

print（model.summary（））

ステップ3：ビデオをロードします

モデルの準備ができたら、次のステップはビデオデータを準備することです。これには、ビデオファイルを読み取り、Movinetモデルに適した形式に処理することが含まれます。

 video_path = video_path＃ビデオへのパス
vidcap = cv2.videocapture（video_path）＃videocaptureオブジェクトを作成します

vidcap.isopened（）ではない場合：
    印刷（f "エラー：ビデオを開くことができなかった{video_path}"）
    出口（）

video_data = []

＃一連のフレーム（ビデオ）をリストに読んでください
本当です：
    成功、image = vidcap.read（）
    成功しない場合：
        壊す
    画像= cv2.resize（image、（172、172））
    image_rgb = cv2.cvtcolor（image、cv2.color_bgr2rgb）
    video_data.append（image_rgb）

＃ビデオオブジェクトをリリースします
vidcap.release（）

＃リストをnumpy配列に変換します
video_data = np.array（video_data）

print（video_data.shape）

ステップ4：ビデオをプリプロースして（reshape）、入力してモデル化して出力を生成します

最後に、ビデオデータを事前に処理し、モデルを介して実行して予測を生成します。このステップでは、データの再形成とモデルの出力の解釈が含まれます。

 input_tensor = tf.expand_dims（video_data、axis = 0）＃入力のディメンションを展開します
print（input_tensor.shape）＃入力テンソルの形状を印刷します

logits = model.predict（input_tensor）＃モデルから予測を生成します

max_index = np.argmax（tf.nn.softmax（logits））＃ロジットにソフトマックス関数を適用し、最大確率値を持つインデックスを見つけます

＃インデックスからラベルマッピングを配列にロードします
labels_path = tf.keras.utils.get_file（
    fname = 'labels.txt'、
    Origin = 'https：//raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/f8af2291cced43fc9f1d9b41ddbf772ae7b0d7d2/official/projects/movinet/files/kinetics_600_labels.txt'
））
labels_path = pathlib.path（labels_path）

lines = labels_path.read_text（）。splitlines（）
kinetics_600_labels = np.array（[line.strip（）for line in line]））

print（kinetics_600_labels [max_index]）＃出力ラベルを印刷します

Movinetsの強度

• 高精度： Movinetsは、さまざまなビデオ認識ベンチマークで最先端の精度を実現し、時空の特徴を効果的に抽出および学習する能力を示しています。
• メモリ効率：従来の3D畳み込みネットワークと比較したメモリ使用量の大幅な削減。それらを携帯電話などのリソース制約のあるデバイスへの展開に適しています。
• オンライン推論：オンライン推論、フレームごとの予測を有効にし、ストリーミングビデオの効率的な処理をサポートします。これは、リアルタイムアプリケーションにとって重要です。

課題と制限

• 一般化： Movinetsは特定のフレームレートとクリップ期間でトレーニングを行います。これにより、さまざまな時間的特性を持つビデオに一般化する能力が制限される場合があります。
• 限られた検索スペース： Movinetsの検索スペースの設計は、既存の2Dモデルに基づいており、新しい3Dアーキテクチャの調査を制限する場合があります。
• ストリーミングアーキテクチャ：ストリームバッファーはオンライン推論を可能にしますが、因果操作の制限により、非ストリーミングモデルと比較して少量の精度低下を引き起こす可能性があります。

実世界のアプリケーション

• 監視とセキュリティ：監視システムのオブジェクト、アクティビティ、および異常のリアルタイム検出を可能にし、公共スペース、建物、および国境での安全性を改善することにより、セキュリティを強化できます。
• ヘルスケアの監視： X線やMRIなどの医療画像を分析して、医療専門家が癌のような疾患の拡大と追跡を支援することができます。
• スポーツ分析：スポーツ組織は、ビデオ分類を使用して、プレーヤーのパフォーマンス、戦術、および対戦相手の戦略を分析し、意思決定とプレーヤーの開発の改善につながることができます。
• ビデオ会議：ビデオ会議アプリケーションでリアルタイムのビデオ分析を可能にし、ビデオの品質を最適化し、参加者の感情を検出し、全体的な会議体験を向上させることができます。
• スマートホーム：スマートホームシステムは、Movinetを使用してセキュリティ映像をリアルタイムで分析し、疑わしいアクティビティを検出し、住宅所有者に警告します。

結論

Movinetsは、効率的なビデオ認識における大きなブレークスルーを表しています。彼らは、携帯電話のようなリソースに制約のあるデバイスでも強力なビデオ理解が達成できることを実証しています。ストリームバッファーと因果操作を活用することにより、Movinetsはストリーミングビデオでリアルタイム推論を可能にします。この機能は、拡張現実、自動運転車、ビデオ会議、モバイルゲームなど、幅広いアプリケーションのエキサイティングな可能性を開きます。

印象的な正確さと効率性にもかかわらず、Movinetsには改善の領域があります。さらなる研究では、検索スペースの拡大に焦点を当てることができます。多様なハードウェアプラットフォーム全体でパフォーマンスを最適化することも重要です。さらに、一般化機能を強化すると、ビデオ理解の分野でさらに大きな可能性を解き放つことができます。

Githubでこの記事の背後にあるコードを調べてください！

リソース： Movinets：効率的なビデオ認識のためのモバイルビデオネットワーク

キーテイクアウト

• Movinetsは最先端の精度と効率を提供し、モバイルビデオ認識タスクに最適です。
• ストリームバッファとオンライン推論機能により、Movinetsはリソース制約のデバイスでリアルタイムビデオ分析を可能にします。
• Movinetsは、従来の3D畳み込みネットワークと比較してメモリの使用量を大幅に削減し、モバイルハードウェアのスムーズなパフォーマンスを確保します。
• 監視とセキュリティからヘルスケアの監視やスマートホームまで、Movinetsには幅広い現実世界のアプリケーションがあります。
• 継続的な研究開発は、Movinetの機能を拡大し、多様なハードウェアプラットフォームとユースケースでパフォーマンスを向上させることができます。

よくある質問

Q1。 Movinetとは何ですか？

A. Movinetは、リソース制約のデバイスでリアルタイムビデオ分析を実行するモバイル最適化されたビデオ認識モデルです。

Q2。 Movinetはどのように効率を達成しますか？

A. Movinetは、ニューラルアーキテクチャ検索（NAS）、ストリームバッファー、時間アンサンブルなどのテクニックを使用して、メモリ使用量を削減しながらパフォーマンスを最適化します。

Q3。 Movinetの主要なアプリケーションは何ですか？

A. Movinetは、監視、ヘルスケア監視、スポーツ分析、ビデオ会議、スマートホームシステムで使用されています。

Q4。 Movinetでストリームバッファーを使用することの利点は何ですか？

A.ストリームバッファーにより、Movinetはサブクリップから機能情報を保存し、メモリ要件を削減したリアルタイム推論を可能にすることにより、長いビデオを効率的に処理できます。

Q5。 Movinetはリアルタイムのビデオ処理を処理できますか？

A.はい、Movinetはリアルタイムのビデオ処理をサポートするように設計されており、即時の分析と応答が必要なアプリケーションに適しています。

この記事に示されているメディアは、Analytics Vidhyaが所有しておらず、著者の裁量で使用されています。

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