Meneroka Movinets: Pengiktirafan video mudah alih yang cekap

Pengenalan

Marilah kita menyelam ke dunia pengiktirafan video mudah alih yang menarik dengan "Movinets Unleashed"! Blog ini membawa anda ke penjelajahan bagaimana Movinet mengubah analisis video pada peranti mudah alih, menggabungkan teknik canggih seperti carian seni bina saraf, penimbal aliran, dan ensembling temporal. Ketahui bagaimana model-model inovatif ini, yang dibina di atas seni bina yang mantap, mendorong sempadan apa yang mungkin dalam pemprosesan video masa nyata, semuanya tetap ringan dan cekap. Sertai kami ketika kami membongkar teknologi di belakang Movinets dan meneroka potensi mereka untuk merevolusikan aplikasi video mudah alih, dari streaming ke pengawasan, di telapak tangan anda.

Objektif pembelajaran

• Terokai ruang carian Movinet.
• Memahami teknik penampan aliran untuk Inferensi dalam talian secara real-time.
• Menganalisis kekuatan, dan cabaran Movinet.
• Menjana kesimpulan menggunakan movinet pretrained.
• Navigasi melalui aplikasi dalam senario dunia nyata.

Artikel ini diterbitkan sebagai sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan

• Pengenalan
• Apa itu Movinet?
• Ciri -ciri utama Movinet
• Menyimpulkan movinet pra-terlatih
• Kekuatan Movinets
• Cabaran dan batasan
• Aplikasi dunia nyata
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apa itu Movinet?

Movinet, pendek untuk rangkaian video mudah alih, adalah model pengiktirafan video canggih yang dioptimumkan khusus untuk peranti mudah alih dan sumber yang terkawal. Ia memanfaatkan teknik canggih seperti carian seni bina neural (NAS), penimbal aliran, dan ensembling temporal untuk memberikan ketepatan dan kecekapan yang tinggi dalam pemprosesan video masa nyata. Direka untuk menangani cabaran unik analisis video pada platform mudah alih, Movinet dapat memproses aliran video dengan cekap sambil mengekalkan penggunaan memori yang rendah, menjadikannya sesuai untuk aplikasi dari pengawasan dan pemantauan penjagaan kesihatan ke analisis sukan dan sistem rumah pintar.

Ciri -ciri utama Movinet

Marilah kita meneroka ciri utama Movinet di bawah:

Ruang carian Movinet

Ruang Carian Movinet adalah pendekatan berstruktur untuk merancang model pengenalan video yang cekap untuk peranti mudah alih. Ia bermula dengan asas berdasarkan MobileNeTv3, mengembangkannya menjadi 3D untuk mengendalikan input video. Dengan menggunakan carian seni bina saraf (NAS), rangka kerja ini meneroka konfigurasi seni bina yang berbeza, seperti saiz kernel, lebar penapis, dan kedalaman lapisan, untuk mencari keseimbangan terbaik antara ketepatan dan kecekapan. Matlamatnya adalah untuk menangkap aspek temporal data video tanpa mengatasi sumber terhad yang terdapat pada perkakasan mudah alih.

Ruang carian ini membolehkan pembangunan pelbagai model, masing -masing dioptimumkan untuk kes penggunaan tertentu. Dari model ringan yang sesuai untuk peranti kuasa rendah ke arkitek yang lebih kompleks yang direka untuk pengkomputeran kelebihan, rangka kerja Movinet membolehkan penyesuaian berdasarkan keperluan aplikasi. Penggunaan NAS memastikan setiap model disesuaikan untuk mencapai prestasi terbaik dalam kekangan, menjadikan Movinet penyelesaian praktikal untuk tugas pengiktirafan video mudah alih.

Penampan aliran

Penampan aliran digunakan dalam model Movinet untuk mengurangkan penggunaan memori apabila memproses video panjang. Daripada menilai keseluruhan video sekaligus, video itu dibahagikan kepada subclips yang lebih kecil. Penimbal Stream menyimpan maklumat ciri dari tepi subclips ini, yang membolehkan model untuk menjejaki maklumat di seluruh video tanpa memproses semula bingkai bertindih. Kaedah ini mengekalkan kebergantungan jangka panjang dalam video sambil mengekalkan penggunaan memori yang cekap. Dengan menggunakan operasi kausal seperti CausalConv, model memproses bingkai video secara berurutan, menjadikannya sesuai untuk streaming video masa nyata dengan memori dan keperluan pengiraan yang dikurangkan.

Ensembles temporal

Ensembles temporal dalam movinet membantu memulihkan sedikit ketepatan yang disebabkan oleh menggunakan penampan aliran. Ini dilakukan dengan melatih dua model yang sama secara bebas, masing-masing memproses video pada separuh kadar bingkai asal, tetapi dengan satu bingkai mengimbangi di antara mereka. Ramalan dari kedua -dua model digabungkan menggunakan min aritmetik sebelum menggunakan softmax. Walaupun setiap model mempunyai ketepatan yang sedikit lebih rendah dengan sendirinya, ensemble kedua -dua model memberikan ramalan yang lebih tepat, dengan berkesan mengekalkan ketepatan sambil mengekalkan kos pengiraan yang rendah.

Menyimpulkan movinet pra-terlatih

Untuk memanfaatkan kuasa Movinet, kita perlu melalui beberapa langkah utama: mengimport perpustakaan yang diperlukan, memuatkan model pra-terlatih, membaca dan memproses data video, dan akhirnya, menjana ramalan. Mari kita menyelam setiap langkah secara terperinci.

Langkah 1: Import perpustakaan

Sebelum kita mula, kita perlu mengimport beberapa perpustakaan python penting. Perpustakaan ini menyediakan alat yang diperlukan untuk pemprosesan video dan kesimpulan model.

• Numpy : Perpustakaan Python yang kuat untuk pengkomputeran berangka, memberikan sokongan untuk tatasusunan, matriks, dan pelbagai fungsi matematik untuk melaksanakan operasi pada struktur data ini dengan cekap.
• CV2: Perpustakaan Perisian Visi dan Pembelajaran Mesin Komputer yang menyediakan satu set alat dan fungsi yang komprehensif untuk analisis imej dan video, termasuk keupayaan pemprosesan masa nyata.
• Tensorflow: Rangka kerja yang dibangunkan oleh Google, yang direka untuk memudahkan penciptaan, latihan, dan penggunaan model pembelajaran mendalam dan pengiraan berangka yang kompleks.
• Tensorflow_hub: Perpustakaan untuk modul pembelajaran mesin yang boleh diguna semula, membolehkan perkongsian mudah dan integrasi model dan komponen pra-terlatih untuk pelbagai tugas seperti klasifikasi imej, penyembuhan teks, dan banyak lagi, dalam aliran kerja tensorflow.

 Pathlib import
import numpy sebagai np
Import CV2
Import Tensorflow sebagai TF
import tensorflow_hub sebagai hab

Langkah 2: Muatkan model pra-terlatih dari TensorFlow_Hub

Seterusnya, kita perlu memuatkan model Movinet dari Hub Tensorflow. Langkah ini melibatkan penubuhan seni bina model dan memuatkan berat pra-terlatih.

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

encoder = hub.keraslayer (hub_url)

input = tf.keras.layers.input (
    bentuk = [tidak, tidak, tiada, 3],
    dtype = tf.float32,
    Nama = 'Imej')
    
output = encoder (dict (imej = input))

model = tf.keras.model (input, output, name = 'movinet')

cetak (model.summary ())

Langkah3: Muatkan video

Dengan model siap, langkah seterusnya adalah untuk menyediakan data video kami. Ini melibatkan membaca fail video dan memprosesnya ke dalam format yang sesuai untuk model Movinet.

 VIDEO_PATH = VIDEO_PATH # PATH ke video
vidcap = cv2.videoCapture (video_path) # Buat objek videocapture

jika tidak vidcap.isopened ():
    cetak (f "ralat: tidak dapat membuka video {video_path}")
    keluar ()

vide_data = []

# Baca urutan bingkai (video) ke dalam senarai
Walaupun benar:
    kejayaan, imej = vidcap.read ()
    Sekiranya tidak berjaya:
        rehat
    imej = cv2.resize (imej, (172, 172))
    image_rgb = cv2.cvtcolor (imej, cv2.color_bgr2rgb)
    video_data.append (image_rgb)

# Lepaskan objek video
vidcap.release ()

# Tukar senarai ke array numpy
vide_data = np.array (video_data)

Cetak (video_data.shape)

Langkah4: Preprocess Video (Reshape), masukkannya ke model dan menghasilkan output

Akhirnya, kami memproses data video dan menjalankannya melalui model untuk menghasilkan ramalan. Langkah ini melibatkan membentuk semula data dan menafsirkan output model.

 input_tensor = tf.expand_dims (video_data, paksi = 0) # memperluas dimensi input
cetak (input_tensor.shape) # Cetak bentuk tensor input

logit = model.predict (input_tensor) # menjana ramalan dari model

max_index = np.argmax (tf.nn.softMax (logit)) # Sapukan fungsi softMax pada logit dan cari indeks yang mempunyai nilai kebarangkalian maksimum

# Memuatkan pemetaan indeks ke label ke dalam pelbagai
label_path = tf.keras.utils.get_file (
    fname = 'labels.txt',
    asal = 'https: //raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/f8af2291cced43fc9f1d9b41ddbf772ae7b0d7d2/official/projects/movinet/files/
)
Labels_path = pathLib.path (Labels_path)

garis = label_path.read_text (). Splitlines ()
Kinetics_600_labels = np.array ([line.strip () untuk baris dalam baris])

cetak (kinetics_600_labels [max_index]) # Cetak label output

Kekuatan Movinets

• Ketepatan yang tinggi: Movinets mencapai ketepatan terkini mengenai pelbagai tanda aras pengiktirafan video, menunjukkan keupayaan mereka untuk mengekstrak dan mempelajari ciri-ciri spatiotemporal dengan berkesan.
• Kecekapan memori: Pengurangan yang signifikan dalam penggunaan memori berbanding dengan rangkaian konvensional 3D tradisional. Menjadikannya sesuai untuk digunakan pada peranti yang dikendalikan oleh sumber seperti telefon bimbit.
• Kesimpulan dalam talian: Menyokong kesimpulan dalam talian, membolehkan ramalan bingkai-bingkai dan pemprosesan video streaming yang cekap, yang penting untuk aplikasi masa nyata.

Cabaran dan batasan

• Pengumuman: Movinets melatih dengan kadar bingkai tertentu dan tempoh klip, yang mungkin mengehadkan keupayaan mereka untuk umum ke video dengan ciri -ciri temporal yang berbeza.
• Ruang Carian Terhad: Reka bentuk ruang carian Movinets adalah berdasarkan model 2D sedia ada, yang mungkin mengehadkan penerokaan seni bina 3D novel.
• Senibina Streaming: Walaupun penampan aliran membenarkan kesimpulan dalam talian, mereka boleh menyebabkan penurunan ketepatan kecil berbanding dengan model tidak streaming kerana batasan operasi kausal.

Aplikasi dunia nyata

• Pengawasan dan Keselamatan: Boleh meningkatkan keselamatan dengan membolehkan pengesanan objek, aktiviti, dan anomali dalam sistem pengawasan, meningkatkan keselamatan di ruang awam, bangunan, dan di sempadan.
• Pemantauan Penjagaan Kesihatan: Boleh menganalisis imej perubatan seperti X-ray dan MRI untuk membantu profesional penjagaan kesihatan dalam mendiagnosis dan menjejaki penyebaran penyakit seperti kanser.
• Analisis Sukan: Organisasi sukan boleh menggunakan klasifikasi video untuk menganalisis prestasi pemain, taktik, dan strategi lawan, yang membawa kepada peningkatan keputusan dan pembangunan pemain.
• Persidangan Video: Boleh membolehkan analisis video masa nyata dalam aplikasi persidangan video, mengoptimumkan kualiti video, mengesan emosi peserta, dan meningkatkan pengalaman persidangan keseluruhan.
• Rumah pintar: Sistem rumah pintar menggunakan MOVINET untuk menganalisis rakaman keselamatan dalam masa nyata, mengesan aktiviti yang mencurigakan, dan amaran pemilik rumah.

Kesimpulan

Movinets mewakili satu kejayaan besar dalam pengiktirafan video yang cekap. Mereka menunjukkan bahawa pemahaman video yang kuat dapat dicapai walaupun pada peranti yang terkawal sumber seperti telefon bimbit. Dengan memanfaatkan penampan aliran dan operasi kausal, Movinet membolehkan kesimpulan masa nyata pada video streaming. Keupayaan ini membuka kemungkinan yang menarik untuk pelbagai aplikasi, termasuk realiti tambahan, kereta memandu sendiri, persidangan video, dan permainan mudah alih.

Walaupun ketepatan dan kecekapan mereka yang mengagumkan, movinet mempunyai kawasan untuk penambahbaikan. Penyelidikan lanjut boleh memberi tumpuan kepada memperluaskan ruang carian mereka. Mengoptimumkan prestasi mereka merentasi platform perkakasan yang pelbagai juga penting. Di samping itu, meningkatkan keupayaan generalisasi mereka boleh membuka kunci potensi yang lebih besar dalam bidang pemahaman video.

Terokai kod di belakang artikel ini di GitHub!

Sumber: Movinets: Rangkaian Video Mudah Alih untuk Pengiktirafan Video yang Cekap

Takeaways utama

• Movinets menawarkan ketepatan dan kecekapan yang canggih, menjadikannya sesuai untuk tugas pengiktirafan video mudah alih.
• Dengan penampan aliran dan keupayaan kesimpulan dalam talian, Movinets membolehkan analisis video masa nyata pada peranti yang terkawal sumber.
• Movinet dengan ketara mengurangkan penggunaan memori berbanding dengan rangkaian konvensional 3D tradisional, memastikan prestasi lancar pada perkakasan mudah alih.
• Dari pengawasan dan keselamatan ke pemantauan penjagaan kesihatan dan rumah pintar, Movinet mempunyai aplikasi dunia yang luas.
• Penyelidikan dan pembangunan yang berterusan dapat mengembangkan keupayaan Movinet, meningkatkan prestasi mereka merentasi platform perkakasan yang pelbagai dan kes penggunaan.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apa itu Movinet?

A. Movinet adalah model pengiktirafan video yang dioptimumkan mudah alih yang melakukan analisis video masa nyata pada peranti yang terkawal sumber.

S2. Bagaimanakah Movinet mencapai kecekapan?

A. Movinet menggunakan teknik seperti carian seni bina saraf (NAS), penampan aliran, dan ensembel temporal untuk mengoptimumkan prestasi sambil mengurangkan penggunaan memori.

Q3. Apakah aplikasi utama Movinet?

A. Movinet digunakan dalam pengawasan, pemantauan penjagaan kesihatan, analisis sukan, persidangan video, dan sistem rumah pintar.

Q4. Apakah kelebihan menggunakan buffer aliran di Movinet?

A. Penampan aliran membolehkan Movinet memproses video panjang dengan cekap dengan menyimpan maklumat ciri dari subclips, membolehkan kesimpulan masa nyata dengan keperluan memori yang dikurangkan.

S5. Bolehkah Movinet mengendalikan pemprosesan video masa nyata?

A. Ya, Movinet direka untuk menyokong pemprosesan video masa nyata, menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang memerlukan analisis dan tindak balas segera.

Media yang ditunjukkan dalam artikel ini tidak dimiliki oleh Analytics Vidhya dan digunakan atas budi bicara penulis.

Atas ialah kandungan terperinci Meneroka Movinets: Pengiktirafan video mudah alih yang cekap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!