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讓我們通過“ Movinets unleashed”深入研究移動視頻識別的迷人世界！該博客將為您探索Movinets如何在移動設(shè)備上轉(zhuǎn)換視頻分析，結(jié)合神經(jīng)架構(gòu)搜索，流緩沖和時間結(jié)合等尖端技術(shù)。發(fā)現(xiàn)這些創(chuàng)新模型如何建立在強大的體系結(jié)構(gòu)上，在實時視頻處理中的界限，同時保持輕量級和高效。加入我們，當我們揭開Movinets背後的技術(shù)，並探索他們在您的手掌中徹底改變移動視頻應用程序的潛力，從流媒體到監(jiān)視。

學習目標

探索Movinet搜索空間。
了解流緩衝技術(shù)實時在線推導。
分析Movinet的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
使用預告片的Movinet產(chǎn)生推理。
在實際情況下瀏覽其應用程序。

本文作為數(shù)據(jù)科學博客馬拉鬆的一部分發(fā)表。

什麼是Movinet？

移動視頻網(wǎng)絡的縮寫Movinet是專門針對移動和資源約束設(shè)備優(yōu)化的高級視頻識別模型。它利用了諸如神經(jīng)體系結(jié)構(gòu)搜索（NAS），流緩沖和時間結(jié)合的尖端技術(shù)，以實現(xiàn)實時視頻處理中的高精度和效率。旨在應對移動平臺上視頻分析的獨特挑戰(zhàn)，Movinet可以在保持低內(nèi)存使用情況的同時有效地處理視頻流，使其適合從監(jiān)視和醫(yī)療保健監(jiān)控到體育分析和智能家居系統(tǒng)的應用。

Movinet的關(guān)鍵特徵

現(xiàn)在讓我們探索下面Movinet的關(guān)鍵功能：

Movinet搜索空間

Movinet搜索空間是一種結(jié)構(gòu)化方法，用於設(shè)計有效的移動設(shè)備視頻識別模型。它從基於MobilenetV3的基礎(chǔ)開始，將其擴展到3D以處理視頻輸入。通過使用神經(jīng)體系結(jié)構(gòu)搜索（NAS），該框架探索了不同的體系結(jié)構(gòu)配置，例如內(nèi)核大小，濾波器寬度和層深度，以找到準確性和效率之間的最佳平衡。目的是捕獲視頻數(shù)據(jù)的時間方面，而不會壓倒移動硬件上可用的有限資源。

該搜索空間可以開發(fā)一系列模型，每個模型都針對特定用例進行了優(yōu)化。從適用於低功率設(shè)備的輕巧模型到為邊緣計算設(shè)計的更複雜的體系結(jié)構(gòu)，Movinet框架允許根據(jù)應用程序的需求進行自定義。 NAS的使用確保每個模型都是為了在約束中實現(xiàn)最佳性能而量身定制的，這使Movinet成為移動視頻識別任務的實用解決方案。

流緩衝區(qū)

探索Movinets：有效的移動視頻識別

流動緩衝區(qū)用於Movinet模型中，以減少處理長視頻時的內(nèi)存使用情況。該視頻沒有立即評估整個視頻，而是將視頻分為較小的子收集。流緩衝區(qū)從這些子收集的邊緣存儲功能信息，從而使模型可以在整個視頻中跟蹤信息，而無需重新處理重疊框架。該方法在視頻中保留了長期依賴性，同時保持有效的內(nèi)存使用情況。通過使用CausalConv之類的因果操作，該模型會順序處理視頻幀，使其適用於具有減少內(nèi)存和計算要求的實時視頻流。

時間合奏

Movinets中的時間合奏有助於恢復使用流緩衝區(qū)引起的輕微精確度下降。這是通過獨立訓練兩個相同模型來完成的，每個模型都以原始幀速率的一半處理視頻，但它們之間的偏移量為一半。在應用軟磁性之前，使用算術(shù)平均值將兩個模型的預測組合在一起。儘管每個模型本身俱有較低的精度，但兩個模型的合奏提供了更準確的預測，可以有效地保持準確性，同時保持計算成本較低。

推斷預先訓練的Movinet

為了利用Movinet的力量，我們需要遵循一些關(guān)鍵步驟：導入必要的庫，加載預訓練的模型，閱讀和處理視頻數(shù)據(jù)，最後生成預測。讓我們詳細研究每個步驟。

步驟1：導入庫

在開始之前，我們需要導入幾個基本的Python庫。這些庫提供了視頻處理和模型推理所需的工具。

Numpy ：一個功能強大的Python庫，用於數(shù)值計算，為陣列，矩陣和廣泛的數(shù)學功能提供支持，以有效地對這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行操作。
CV2：計算機視覺和機器學習軟件庫，可為圖像和視頻分析提供一組全面的工具和功能，包括實時處理功能。
TensorFlow：由Google開發(fā)的框架，旨在促進深度學習模型和復雜數(shù)值計算的創(chuàng)建，培訓和部署。
TensorFlow_Hub：可重複使用的機器學習模塊的庫，在Tensorflow Workfrows中，可以輕鬆共享和集成預訓練的模型和組件，例如圖像分類，文本嵌入式等。

導入pathlib
導入numpy作為NP
導入CV2
導入TensorFlow作為TF
導入TensorFlow_Hub作為集線器

步驟2：從TensorFlow_Hub加載預訓練的模型

接下來，我們需要從Tensorflow Hub加載Movinet模型。此步驟涉及設(shè)置模型體系結(jié)構(gòu)並加載預訓練的權(quán)重。

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

encoder = hub.keraslayer（hub_url）

輸入= tf.keras.layers.input（
    shape = [無，無，無，3]，
    dtype = tf.float32，
    名稱='圖像'）
    
輸出= encoder（dict（image =輸入））

型號= tf.keras.model（輸入，輸出，名稱='movinet'）

打?。╩odel.summary（））

步驟3：加載視頻

準備好模型後，下一步是準備我們的視頻數(shù)據(jù)。這涉及閱讀視頻文件並將其處理成適合Movinet模型的格式。

 Video_path = Video_path＃視頻路徑
vidcap = cv2.VIDEOCAPTURE（VIDEO_PATH）＃創(chuàng)建一個視頻關(guān)注對象

如果不是vidcap.isopened（）：
    打?。╢“錯誤：無法打開視頻{videe_path}”）
    出口（）

video_data = []

＃將幀（視頻）的順序讀取到列表中
而真：
    成功，圖像= vidcap.read（）
    如果不是成功的話：
        休息
    圖像= Cv2.Resize（圖像，（172，172））
    image_rgb = cv2.cvtcolor（image，cv2.color_bgr2rgb）
    video_data.append（image_rgb）

＃發(fā)布視頻對象
vidcap.release（）

＃將列表轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組
video_data = np.array（video_data）

打?。╲ideo_data.shape）

步驟4：預處理視頻（重塑），將其輸入模型並生成輸出

最後，我們預處理視頻數(shù)據(jù)並通過模型運行以生成預測。此步驟涉及重塑數(shù)據(jù)並解釋模型的輸出。

 input_tensor = tf.expand_dims（video_data，axis = 0）＃擴展輸入維度
打印（input_tensor.shape）＃打印輸入張量的形狀

logits = model.predict（input_tensor）＃從模型生成預測

max_index = np.argmax（tf.nn.softmax（logitts））＃在logits上應用softmax函數(shù)，並找到具有最大概率值的索引

＃加載索引到標籤映射到數(shù)組
labels_path = tf.keras.utils.get_file（
    fname ='labels.txt'，
    Origin ='https：//raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/f8af2291cced43fc9f1d9b41ddbf772ae7b0d7b0d7d2/official/projects/projects/projects/movinet/movinet/filese/filess/kinetics_600_600_600_600_labels.txtt
）
labels_path = pathlib.path（labels_path）

lines = labels_path.read_text（）。 splitlines（）
kinetics_600_labels = np.Array（[線路中的行]））

打?。╧inetics_600_labels [max_index]）＃打印輸出標籤

Movinets的優(yōu)勢

高精度： Movinets在各種視頻識別基準上實現(xiàn)了最新的精度，證明了它們有效提取和學習時空特徵的能力。
記憶效率：與傳統(tǒng)的3D卷積網(wǎng)絡相比，內(nèi)存使用的大幅降低。使它們適合在移動電話等資源受限設(shè)備上部署。
在線推斷：支持在線推斷，逐幀預測和流媒體視頻的有效處理，這對於實時應用程序至關(guān)重要。

挑戰(zhàn)和局限性

概括： Movinets以特定的幀速率和剪輯持續(xù)時間訓練，這可能會限制其將其推廣到具有不同時間特徵的視頻的能力。
有限的搜索空間： Movinets搜索空間的設(shè)計基於現(xiàn)有的2D模型，這可能會限制對新型3D體系結(jié)構(gòu)的探索。
流式體系結(jié)構(gòu)：雖然流緩衝區(qū)允許在線推斷，但由於因果操作的局限性，與非流遊模型相比，它們可能會導致較小的精度下降。

現(xiàn)實世界應用

監(jiān)視和安全性：可以通過實現(xiàn)監(jiān)視系統(tǒng)中對象，活動和異常的實時檢測，提高公共空間，建築物和邊界的安全性，從而提高安全性。
醫(yī)療保健監(jiān)測：可以分析X射線和MRI等醫(yī)學圖像，以幫助醫(yī)療保健專業(yè)人員診斷和跟蹤癌癥等疾病的傳播。
體育分析：體育組織可以使用視頻分類來分析球員的績效，戰(zhàn)術(shù)和對手策略，從而改善決策和球員的發(fā)展。
視頻會議：可以在視頻會議應用程序中啟用實時視頻分析，優(yōu)化視頻質(zhì)量，檢測參與者的情緒並增強整體會議體驗。
智能家園：智能家居系統(tǒng)使用Movinet實時分析安全錄像，檢測可疑活動並提醒房主。

結(jié)論

Movinets代表了有效的視頻識別的重大突破。他們表明，即使在手機等資源受限的設(shè)備上，也可以實現(xiàn)強大的視頻理解。通過利用流緩衝區(qū)和因果操作，Movinets可以對流視頻實時推斷。這種能力為各種應用程序開闢了令人興奮的可能性，包括增強現(xiàn)實，自動駕駛汽車，視頻會議和移動遊戲。

儘管具有令人印象深刻的準確性和效率，但Movinets仍具有改進的領(lǐng)域。進一步的研究可以專注於擴展其搜索空間。在各種硬件平臺上優(yōu)化其性能也至關(guān)重要。此外，增強其概括能力可以在視頻理解領(lǐng)域發(fā)揮更大的潛力。

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資源： Movinets：用於有效視頻識別的移動視頻網(wǎng)絡