Movinets 탐색 : 효율적인 모바일 비디오 인식

소개

“Movinets Unleashed”로 매혹적인 모바일 비디오 인식의 세계로 뛰어 들자! 이 블로그는 Movinets가 모바일 장치에서 비디오 분석을 변환하는 방법을 탐색하여 신경 아키텍처 검색, 스트림 버퍼링 및 시간적 앙상블과 같은 최첨단 기술을 결합합니다. 강력한 아키텍처를 기반으로하는 이러한 혁신적인 모델이 가볍고 효율적으로 유지하면서 실시간 비디오 처리에서 가능한 것의 경계를 어떻게 밀고 있는지 알아냅니다. Movinets 뒤의 기술을 풀고 스트리밍에서 감시, 손바닥에서 모바일 비디오 응용 프로그램에 혁명을 일으킬 수있는 잠재력을 탐색하면서 우리와 함께하십시오.

학습 목표

• Movinet 검색 공간을 탐색하십시오.
• 실시간으로 온라인 관계를위한 스트림 버퍼 기술을 이해하십시오.
• Movinet의 강점과 도전을 분석하십시오.
• 사전 배치 된 Movinet을 사용하여 추론을 생성합니다.
• 실제 시나리오에서 응용 프로그램을 탐색하십시오.

이 기사는 Data Science Blogathon 의 일부로 출판되었습니다 .

목차

• 소개
• Movinet이란 무엇입니까?
• Movinet의 주요 기능
• 미리 훈련 된 Movinet 추론
• Movinets의 강점
• 도전과 한계
• 실제 응용 프로그램
• 결론
• 자주 묻는 질문

Movinet이란 무엇입니까?

모바일 비디오 네트워크가 짧은 Movinet은 모바일 및 리소스 제약 장치에 대해 특별히 최적화 된 고급 비디오 인식 모델입니다. 신경 아키텍처 검색 (NAS), 스트림 버퍼링 및 시간 앙상블과 같은 최첨단 기술을 활용하여 실시간 비디오 처리에서 높은 정확도와 효율성을 제공합니다. Movinet은 모바일 플랫폼에서 비디오 분석의 고유 한 과제를 처리하도록 설계된 Movinet은 메모리 사용량을 낮은 메모리 사용을 유지하면서 비디오 스트림을 효율적으로 처리 할 수 ​​있으므로 감시 및 의료 모니터링에서 스포츠 분석 및 스마트 홈 시스템에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

Movinet의 주요 기능

이제 Movinet의 주요 기능을 아래에서 탐색하겠습니다.

Movinet 검색 공간

Movinet 검색 공간은 모바일 장치에 대한 효율적인 비디오 인식 모델을 설계하기위한 구조화 된 접근 방식입니다. Mobilenetv3을 기반으로 한 기초로 시작하여 비디오 입력을 처리하기 위해 3D로 확장합니다. NAS (Neural Architecture Search)를 사용하여 프레임 워크는 커널 크기, 필터 너비 및 레이어 깊이와 같은 다양한 아키텍처 구성을 탐색하여 정확도와 효율성 사이의 최상의 균형을 찾습니다. 목표는 모바일 하드웨어에서 사용 가능한 제한된 리소스를 압도하지 않고 비디오 데이터의 시간적 측면을 캡처하는 것입니다.

이 검색 공간을 사용하면 각각의 특정 사용 사례에 최적화 된 다양한 모델을 개발할 수 있습니다. 저전력 장치에 적합한 경량 모델에서 Edge 컴퓨팅을 위해 설계된보다 복잡한 아키텍처에 이르기까지 Movinet Framework는 응용 프로그램의 요구에 따라 사용자 정의를 허용합니다. NAS를 사용하면 각 모델이 제약 조건 내에서 최상의 성능을 달성하도록 조정되어 Movinet을 모바일 비디오 인식 작업을위한 실용적인 솔루션으로 만듭니다.

스트림 버퍼

스트림 버퍼는 Movinet 모델에서 사용하여 긴 비디오를 처리 할 때 메모리 사용량을 줄입니다. 전체 비디오를 한 번에 평가하는 대신 비디오가 더 작은 하위 클립으로 나뉩니다. 스트림 버퍼는이 서브 클립의 가장자리에서 기능 정보를 저장하여 모델이 겹치는 프레임을 재 처리하지 않고 전체 비디오에서 정보를 추적 할 수 있도록합니다. 이 방법은 효율적인 메모리 사용을 유지하면서 비디오에서 장기 종속성을 보존합니다. CausalConv와 같은 인과 작전을 사용하면 모델은 비디오 프레임을 순차적으로 처리하여 메모리 및 계산 요구 사항이 줄어든 실시간 비디오 스트리밍에 적합합니다.

시간적 앙상블

Movinet의 시간 앙상블은 스트림 버퍼를 사용하여 발생하는 약간의 정확도 강하를 복원하는 데 도움이됩니다. 이것은 두 개의 동일한 모델을 독립적으로 훈련 시켜서 이루어지며, 각 모델은 원래 프레임 속도의 절반으로 비디오를 처리하지만 그 사이에 1 프레임 오프셋이 있습니다. 두 모델의 예측은 SoftMax를 적용하기 전에 산술 평균을 사용하여 결합됩니다. 각 모델이 자체적으로 약간 낮은 정확도를 가지고 있음에도 불구하고 두 모델의 앙상블은보다 정확한 예측을 제공하여 계산 비용을 낮게 유지하면서 정확도를 효과적으로 유지합니다.

미리 훈련 된 Movinet 추론

Movinet의 힘을 활용하려면 필요한 라이브러리 가져 오기, 미리 훈련 된 모델로드, 비디오 데이터를 읽고 처리하는 몇 가지 주요 단계를 거쳐야합니다. 각 단계를 자세히 설명해 봅시다.

1 단계 : 라이브러리 가져 오기

시작하기 전에 몇 가지 필수 파이썬 라이브러리를 가져와야합니다. 이 라이브러리는 비디오 처리 및 모델 추론에 필요한 도구를 제공합니다.

• Numpy : 수치 컴퓨팅을위한 강력한 Python 라이브러리로, 배열, 행렬 및 광범위한 수학적 기능을 지원하여 이러한 데이터 구조에 대한 작업을 효율적으로 수행합니다.
• CV2 : 실시간 처리 기능을 포함하여 이미지 및 비디오 분석을위한 포괄적 인 도구 및 기능 세트를 제공하는 컴퓨터 비전 및 기계 학습 소프트웨어 라이브러리.
• TensorFlow : Google이 개발 한 프레임 워크는 딥 러닝 모델 및 복잡한 수치 계산의 생성, 교육 및 배포를 용이하게하도록 설계되었습니다.
• Tensorflow_Hub : 재사용 가능한 기계 학습 모듈을위한 라이브러리로, 이미지 분류, 텍스트 포함 등과 같은 다양한 작업에 대한 미리 훈련 된 모델 및 구성 요소를 쉽게 공유하고 통합 할 수 있습니다.

 pathlib 가져 오기
Numpy를 NP로 가져옵니다
CV2 가져 오기
텐서 플로우를 tf로 가져옵니다
Tensorflow_hub를 허브로 가져옵니다

2 단계 : Tensorflow_hub에서 미리 훈련 된 모델을로드하십시오

다음으로 Tensorflow Hub에서 Movinet 모델을로드해야합니다. 이 단계에는 모델 아키텍처를 설정하고 미리 훈련 된 무게를로드하는 것이 포함됩니다.

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

인코더 = hub.keraslayer (hub_url)

입력 = tf.keras.layers.input (
    shape = [없음, 없음, 없음, 3],
    dtype = tf.float32,
    이름 = '이미지')
    
outputs = Encoder (dict (image = inputs))

model = tf.keras.model (입력, 출력, 이름 = 'movinet')

print (model.summary ())

3 단계 : 비디오를로드하십시오

모델이 준비되면 다음 단계는 비디오 데이터를 준비하는 것입니다. 여기에는 비디오 파일을 읽고 Movinet 모델에 적합한 형식으로 처리하는 것이 포함됩니다.

 video_path = video_path # 비디오로가는 경로
vidcap = cv2. videocapture (video_path) # videocapture 객체를 만듭니다

vidcap.isopened ()가 아닌 경우 :
    print (f "오류 : 비디오를 열 수 없음 {video_path}")
    출구()

video_data = []

# 프레임 순서 (비디오)를 목록으로 읽습니다
사실이지만 :
    성공, image = vidcap.read ()
    성공하지 못한 경우 :
        부서지다
    image = cv2.resize (image, (172, 172))
    image_rgb = cv2.cvtcolor (image, cv2.color_bgr2rgb)
    video_data.append (image_rgb)

# 비디오 객체를 릴리스합니다
vidcap.release ()

# 목록을 멍청한 배열로 변환하십시오
video_data = np.array (video_data)

print (video_data.shape)

STEP4 : 비디오를 전제로 처리하고 (reshape) 모델을 모델링하고 출력을 생성합니다.

마지막으로, 비디오 데이터를 전제로 처리하고 모델을 통해 예측을 생성합니다. 이 단계에는 데이터를 재구성하고 모델의 출력을 해석하는 것이 포함됩니다.

 input_tensor = tf.expand_dims (video_data, axis = 0) # 입력 치수 확장
print (input_tensor.shape) # 입력 텐서의 모양을 인쇄합니다

logits = model.predict (input_tensor) # 모델에서 예측을 생성합니다

max_index = np.argmax (tf.nn.softmax (logits)) # 로트에 SoftMax 함수를 적용하고 최대 확률 값을 가진 색인을 찾으십시오.

# 인덱스-라벨 매핑을 배열로로드합니다
labels_path = tf.keras.utils.get_file (
    fname = 'labels.txt',
    원산지 = 'https : //raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/f8af2291cced43fc9f1d9b41ddbf772ae7b0d2/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 (line in line in line)])))

print (kinetics_600_labels [max_index]) # 출력 레이블을 인쇄합니다

Movinets의 강점

• 높은 정확도 : Movinets는 다양한 비디오 인식 벤치 마크에서 최첨단 정확도를 달성하여 시공간 기능을 효과적으로 추출하고 배우는 능력을 보여줍니다.
• 메모리 효율성 : 기존 3D 컨볼 루션 네트워크에 비해 메모리 사용량의 상당한 감소. 휴대 전화와 같은 자원으로 제한된 장치에 배포에 적합합니다.
• 온라인 추론 : 온라인 추론을 지원하여 프레임 별 예측을 가능하게하고 스트리밍 비디오의 효율적인 처리를 가능하게합니다. 이는 실시간 응용 프로그램에 중요합니다.

도전과 한계

• 일반화 : Movinets는 특정 프레임 속도와 클립 기간으로 훈련하여 시간적 특성이 다른 비디오로 일반화하는 능력을 제한 할 수 있습니다.
• 제한된 검색 공간 : Movinets의 검색 공간 설계는 기존 2D 모델을 기반으로하며 새로운 3D 아키텍처의 탐색을 제한 할 수 있습니다.
• 스트리밍 아키텍처 : 스트림 버퍼는 온라인 추론을 허용하지만 인과 적 운영의 한계로 인해 비 스트리밍 모델에 비해 작은 정확도 하락을 일으킬 수 있습니다.

실제 응용 프로그램

• 감시 및 보안 : 감시 시스템에서 객체, 활동 및 이상을 실시간으로 탐지하고 공공 장소, 건물 및 국경의 안전성을 향상시켜 보안을 향상시킬 수 있습니다.
• 의료 모니터링 : X- 레이 및 MRI와 같은 의료 이미지를 분석하여 의료 전문가가 암과 같은 질병의 확산을 진단하고 추적하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 스포츠 분석 : 스포츠 조직은 비디오 분류를 사용하여 플레이어 성능, 전술 및 상대 전략을 분석하여 의사 결정 및 플레이어 개발을 향상시킬 수 있습니다.
• 화상 회의 : 화상 회의 애플리케이션에서 실시간 비디오 분석을 활성화하고, 비디오 품질 최적화, 참가자의 감정 감정 및 전반적인 회의 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 스마트 홈 : 스마트 홈 시스템은 Movinet을 사용하여 보안 장면을 실시간으로 분석하고 의심스러운 활동을 감지하며 주택 소유자를 경고합니다.

결론

Movinets는 효율적인 비디오 인식에서 상당한 돌파구를 나타냅니다. 그들은 휴대 전화와 같은 자원으로 제한된 장치에서도 강력한 비디오 이해가 달성 될 수 있음을 보여줍니다. 스트림 버퍼 및 인과 작전을 활용하여 Movinets는 스트리밍 비디오에서 실시간 추론을 가능하게합니다. 이 기능은 증강 현실, 자율 주행 자동차, 화상 회의 및 모바일 게임을 포함하여 광범위한 응용 프로그램에 대한 흥미로운 가능성을 열어줍니다.

인상적인 정확성과 효율성에도 불구하고 Movinets는 개선의 영역을 가지고 있습니다. 추가 연구는 검색 공간 확장에 중점을 둘 수 있습니다. 다양한 하드웨어 플랫폼에서 성능을 최적화하는 것도 중요합니다. 또한 일반화 기능을 향상 시키면 비디오 이해 분야에서 훨씬 더 많은 잠재력을 발휘할 수 있습니다.

Github 의이 기사 뒤에있는 코드를 살펴보십시오!

리소스 : Movinets : 효율적인 비디오 인식을위한 모바일 비디오 네트워크

주요 테이크 아웃

• Movinets는 최첨단 정확도와 효율성을 제공하여 모바일 비디오 인식 작업에 이상적입니다.
• 스트림 버퍼 및 온라인 추론 기능을 통해 Movinets는 자원 제약 장치에 대한 실시간 비디오 분석을 활성화합니다.
• Movinets는 기존의 3D 컨볼 루션 네트워크에 비해 메모리 사용량을 크게 줄여 모바일 하드웨어의 원활한 성능을 보장합니다.
• 감시 및 보안에서 의료 모니터링 및 스마트 홈에 이르기까지 Movinets는 광범위한 실제 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.
• 지속적인 연구 개발은 Movinet의 기능을 확장하여 다양한 하드웨어 플랫폼 및 사용 사례에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q1. Movinet이란 무엇입니까?

A. Movinet은 자원 제약 장치에 대한 실시간 비디오 분석을 수행하는 모바일 최적화 된 비디오 인식 모델입니다.

Q2. Movinet은 효율성을 어떻게 달성합니까?

A. Movinet은 NAS (Neural Architecture Search), 스트림 버퍼 및 시간 앙상블과 같은 기술을 사용하여 메모리 사용량을 줄이면서 성능을 최적화합니다.

Q3. Movinet의 주요 응용 프로그램은 무엇입니까?

A. Movinet은 감시, 의료 모니터링, 스포츠 분석, 화상 회의 및 스마트 홈 시스템에 사용됩니다.

Q4. Movinet에서 스트림 버퍼를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

A. 스트림 버퍼를 사용하면 Movinet이 서브 클립에서 기능 정보를 저장하여 긴 비디오를 효율적으로 처리 할 수 ​​있도록하여 메모리 요구 사항이 줄어드는 실시간 추론을 가능하게합니다.

Q5. Movinet은 실시간 비디오 처리를 처리 할 수 ​​있습니까?

A. 예, Movinet은 실시간 비디오 처리를 지원하도록 설계되었으므로 즉각적인 분석 및 응답이 필요한 응용 프로그램에 적합합니다.

이 기사에 표시된 미디어는 분석 Vidhya가 소유하지 않으며 저자의 재량에 따라 사용됩니다.

위 내용은 Movinets 탐색 : 효율적인 모바일 비디오 인식의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!