Videobeschreibung der Algorithmus-Wissenspunkte, die Programmierer beherrschen müssen

Mit der Popularität von ChatGPT ist das Interesse der Menschen an der Entwicklung des Bereichs der künstlichen Intelligenz stark gestiegen. Viele Experten gehen davon aus, dass mit der rasanten Entwicklung der Software- und Hardwaretechnologie eine Ära der künstlichen Intelligenz eintreten wird. Als Pionier auf dem Gebiet der Informationstechnologie ist das Erlernen der Technologie der künstlichen Intelligenz für Programmierer zu einem unvermeidlichen Thema geworden.

Generell lässt sich künstliche Intelligenz in drei Forschungsrichtungen unterteilen: Computational Intelligence, Perceptual Intelligence und Cognitive Intelligence.

Computerintelligenz ist die Routineoperation von Computern, mit der Menschen vertraut sind, wie z. B. numerische Operationen, Matrixzerlegung, Kalkülberechnungen usw.

Wahrnehmungsintelligenz bezieht sich auf die Abbildung von Signalen aus der physischen Welt auf die digitale Welt durch Hardwaregeräte wie Kameras, Mikrofone oder andere Sensoren unter Verwendung modernster Technologien wie Spracherkennung und Bilderkennung und die anschließende Weiterverwertung dieser digitalen Informationen eine kognitive Ebene, wie Gedächtnis, Verständnis, Planung, Entscheidungsfindung usw.

Kognitive Intelligenz ähnelt eher dem menschlichen Denkverständnis, dem Wissensaustausch, der Zusammenarbeit bei Aktionen oder dem Spielen, was bedeutet, dass Denken und Entscheidungen auf der Grundlage erworbener Informationen getroffen werden. Diese Phase erfordert den Einsatz von Computerintelligenz, Wahrnehmungsintelligenz, Datenbereinigung, Bilderkennung und anderen Fähigkeiten. Darüber hinaus müssen Sie die Geschäftsanforderungen verstehen und in der Lage sein, verteilte Daten und Wissen zu koordinieren und zu verwalten, um Strategien entwickeln und Entscheidungen auf der Grundlage von Geschäftsszenarien treffen zu können.

Derzeit konzentriert sich ein großer Teil der künstlichen Intelligenz auf die Stufe der Wahrnehmungsintelligenz, während die Fortschritte bei der kognitiven Intelligenz relativ langsam sind.

Im Bereich der kognitiven Intelligenz ist die Videobeschreibungstechnologie die Technologie, die dem Leben der Menschen am nächsten kommt. Durch Videoklassifizierung, Objekterkennung und andere Technologien der Wahrnehmungsintelligenz können wir identifizieren, welche Objekte im Video erscheinen. Aber das erlaubt den Leuten nicht zu verstehen, was das Video beschreibt. Es kann nur mechanisch einen Mann mit rotem Gesicht, ein Messer und ein rotes Pferd beschreiben.

Videobeschreibung erfordert die Identifizierung der Objekte im Video und das Verständnis der Beziehungen zwischen den Objekten. Gleichzeitig ist es notwendig, die Unterschiede in Szenen, Objektbewegungen und Verhaltensweisen zu verstehen und das entsprechende gespeicherte Wissen zu kombinieren, um eine Beschreibung zu erstellen entspricht der Umsetzung. Das alles bringt große technische Herausforderungen mit sich. Dabei handelt es sich um eine umfassende Technologie, die Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache integriert, ähnlich der Übersetzung eines Videos in einen Satz. Es ist nicht nur notwendig, den Videoinhalt richtig zu verstehen, sondern auch natürliche Sprache zu verwenden, um die Beziehung zwischen den Objekten im Video auszudrücken.

Aktuelle Algorithmen zur Beschreibung von Videoinhalten sind hauptsächlich in sprachvorlagenbasierte Methoden, abrufbasierte Methoden und grundlegende Encoder-Decoder-Methoden unterteilt. Lassen Sie uns sie im Folgenden separat vorstellen.

1. Auf Sprachvorlagen basierende Methode

Die auf Sprachvorlagen basierende Methode erkennt zunächst die Ziele, Attribute, Aktionen und Beziehungen zwischen Zielen im Video durch Methoden wie Videoklassifizierung oder Zielerkennung und verwendet dann die erkannten Objekte entsprechend Bestimmte Regeln werden in die vorbereitete Sprachvorlage eingetragen, um einen vollständigen Beschreibungssatz zu bilden.

Die auf Sprachvorlagen basierende Methode ist einfach und intuitiv, aber aufgrund der Einschränkungen fester Vorlagen haben die generierten Sätze eine einzige grammatikalische Struktur und es mangelt ihnen an Flexibilität in den Ausdrucksformen. Gleichzeitig muss diese Methode im Frühstadium detaillierte Anmerkungsarbeiten durchführen und einheitliche Kategoriebezeichnungen für jedes im Video enthaltene Objekt, jede Aktion, jedes Attribut usw. formulieren. Darüber hinaus führt diese Methode bei Videos außerhalb des Vorlagenbereichs zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen.

2. Abrufbasierte Methode

Bei der abrufbasierten Methode muss zunächst eine Datenbank eingerichtet werden. Jedes Video in der Datenbank verfügt über ein entsprechendes Satzbeschreibungs-Tag. Geben Sie das zu beschreibende Video ein und suchen Sie dann die ähnlichsten Videos in der Datenbank. Nach dem Zusammenfassen und Zurücksetzen werden die Beschreibungssätze, die den ähnlichen Videos entsprechen, in das zu beschreibende Video migriert.

Im Allgemeinen ähneln die durch die abrufbasierte Methode generierten Beschreibungssätze näher der Ausdrucksform der menschlichen natürlichen Sprache und die Satzstruktur ist flexibler. Diese Methode hängt jedoch stark von der Größe der Datenbank ab. Wenn in der Datenbank nicht genügend Videos vorhanden sind, die dem zu beschreibenden Video ähneln, weist der generierte Beschreibungssatz einen großen Fehler im Videoinhalt auf. Beide oben genannten Methoden sind in der Frühphase stark auf komplexe visuelle Verarbeitung angewiesen, und es besteht das Problem einer unzureichenden Optimierung des Sprachmodells für später generierte Sätze. Bei Videobeschreibungsproblemen ist es bei beiden Methodentypen schwierig, qualitativ hochwertige Sätze mit genauen Beschreibungen und vielfältigen Ausdrücken zu generieren.

3. Encoder-Decoder-basierte Methode

Die Codec-basierte Methode ist derzeit die gängige Methode im Bereich der Videobeschreibung. Dies profitiert vor allem von den bahnbrechenden Fortschritten, die im Bereich der maschinellen Übersetzung durch die Kodierung und Dekodierung von Modellen auf Basis tiefer neuronaler Netze erzielt wurden.

Die Grundidee der maschinellen Übersetzung besteht darin, den eingegebenen Quellsatz und den Zielsatz im selben Vektorraum darzustellen, zuerst den Encoder zu verwenden, um den Quellsatz in einen Zwischenvektor zu codieren, und dann den Decoder zum Decodieren des Zwischenvektors zu verwenden in den Zielsatz ein.

Das Videobeschreibungsproblem kann im Wesentlichen als „Übersetzungsproblem“ betrachtet werden, also als Übersetzung des Videos in natürliche Sprache. Diese Methode erfordert keine komplexe Verarbeitung von Videos im Frühstadium. Sie kann die Zuordnungsbeziehung zwischen Videos und Beschreibungssprachen direkt aus einer großen Menge an Trainingsdaten lernen, ein End-to-End-Training erreichen und Videos präziser produzieren Inhalt, flexible Grammatik und vielfältige Formen beschreiben.

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