영상 이해 시 동작 현지화 문제

영상 이해에서 액션 포지셔닝 문제에는 구체적인 코드 예제가 필요합니다.

컴퓨터 비전 분야에서 영상 이해란 영상을 분석하고 이해하는 과정을 말합니다. 이는 컴퓨터가 비디오에서 다양한 동작과 동작의 위치를 ​​식별하는 데 도움이 됩니다. 영상 이해에 있어서 동작 위치 파악(action localization)은 영상 속 동작의 위치를 ​​어떻게 정확하게 판단할 것인가와 관련된 중요한 문제입니다.

액션 현지화의 목표는 추가 분석이나 적용을 위해 비디오의 액션을 정확하게 식별하는 것입니다. 동작 위치 파악을 달성하는 방법에는 여러 가지가 있으며 일반적으로 사용되는 방법 중 하나는 딥러닝을 기반으로 합니다. 딥러닝은 신경망을 훈련시켜 복잡한 패턴과 특징을 학습하고 인식하는 머신러닝 방법입니다.

아래에서는 일반적으로 사용되는 액션 위치 지정 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공하겠습니다. 이 방법은 CNN(Convolutional Neural Network)의 타겟 탐지 모델을 기반으로 하며 광학 흐름 필드 계산과 결합됩니다.

먼저 라벨이 지정된 동영상 데이터 세트를 준비해야 합니다. 여기에는 각 동영상에 해당하는 동작 라벨과 동작 위치 주석이 있습니다. 그런 다음 이 데이터 세트를 사용하여 Faster R-CNN 또는 YOLO와 같은 객체 감지 모델을 교육합니다.

import cv2
import numpy as np
import torch
from torchvision.models.detection import FasterRCNN
from torchvision.transforms import functional as F

# 加载预训练的 Faster R-CNN 模型
model = FasterRCNN(pretrained=True)

# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
        
    # 将帧转换为 PyTorch 张量
    frame_tensor = F.to_tensor(frame)
    
    # 将张量传入模型进行目标检测
    outputs = model([frame_tensor])
    
    # 获取检测结果
    boxes = outputs[0]['boxes'].detach().numpy()
    labels = outputs[0]['labels'].detach().numpy()
    
    # 根据标签和边界框绘制出动作位置
    for i in range(len(boxes)):
        if labels[i] == 1:  # 动作类别为 1
            x1, y1, x2, y2 = boxes[i]
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Video', frame)
    
    # 按下 q 键退出
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

위 코드는 프레임별로 비디오에서 타겟 감지를 수행하고 동작의 위치를 ​​찾아서 비디오에 주석을 달습니다. 코드는 객체 감지를 위해 PyTorch 프레임워크의 Faster R-CNN 모델을 사용하고 OpenCV 라이브러리를 사용하여 비디오를 처리하고 표시합니다.

이는 단순한 예일 뿐이며 실제 동작 위치 지정 방법은 더 복잡하고 정교할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 실제 적용에서는 매개변수 조정 및 최적화도 특정 조건에 따라 수행되어야 합니다.

요약하자면, 동작 위치 파악은 영상 이해에 있어 중요한 문제이며 딥 러닝 및 표적 탐지 모델을 통해 달성할 수 있습니다. 위에 제공된 코드 예제는 동작 위치 지정의 기본 프로세스를 이해하는 데 도움이 되며 추가 연구 및 적용을 위한 참고 자료를 제공할 수 있습니다. 그러나 구체적인 구현 방법은 애플리케이션 시나리오 및 요구 사항에 따라 달라질 수 있으며 실제 상황에 따라 조정 및 최적화되어야 한다는 점에 유의해야 합니다.

위 내용은 영상 이해 시 동작 현지화 문제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!