Cara menulis sistem klasifikasi video berasaskan pembelajaran mendalam menggunakan Java

Dengan pengayaan berterusan sumber video, cara mengelas dan mengurus sumber ini dengan cekap telah menjadi masalah bagi banyak laman web video dan platform sosial. Pada masa yang sama, pembelajaran mendalam, sebagai teknologi terhangat hari ini, boleh mengenal pasti, mengelas dan memproses data imej dan video dengan tepat. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan cara menulis sistem klasifikasi video berasaskan pembelajaran mendalam menggunakan Java.

1. Penyediaan data
Sebelum membina sistem klasifikasi video, kami memerlukan beberapa data latihan. Kami boleh mendapatkan sejumlah besar video daripada set data awam, seperti set data UCF101 dan HMDB51, dan set data yang serupa juga boleh didapati di Github. Set data ini mengandungi kategori video yang berbeza, seperti sukan, muzik, animasi, dll. Kita perlu mengklasifikasikannya secara berasingan dan menukarnya kepada bentuk digital yang boleh difahami oleh model.

2. Pemilihan Model
Dalam bidang pembelajaran mendalam, terdapat banyak model klasik untuk dipilih, seperti rangkaian neural convolutional (CNN), rangkaian saraf berulang (RNN), rangkaian sisa (ResNet), dll. Dalam artikel ini, kami memilih model CNN untuk melaksanakan klasifikasi video.

3. Latihan model
Terdapat banyak perpustakaan rangkaian saraf yang boleh digunakan dalam rangka kerja pembelajaran mendalam Java, seperti Deeplearning4j dan DL4J, dsb. Di sini, kami memilih rangka kerja Deeplearning4j untuk latihan model. Kita perlu menggunakan alat penukaran model Keras untuk menukar model Keras kepada format yang boleh digunakan dalam Java, dan kemudian menggunakan rangka kerja Deeplearning4j dalam Java untuk latihan model.

Di sini, kita juga perlu memberi perhatian kepada prapemprosesan data. Pengekstrakan ciri data video ialah proses yang memakan masa Kami boleh menggunakan rangkaian pra-terlatih untuk mengekstrak ciri dan kemudian memasukkan ciri ini sebagai input ke dalam pengelas kami.

4. Pengujian dan Pengoptimuman
Selepas melengkapkan latihan model, kita perlu menguji model dan mengoptimumkannya berdasarkan keputusan ujian. Anda boleh menggunakan set ujian dan set pengesahan untuk menguji model dan memilih parameter yang sesuai, seperti mengoptimumkan kadar pembelajaran, melaraskan bilangan penapis, dsb.

5. Permohonan
Selepas latihan model selesai, kita perlu mengaplikasikannya pada tugas klasifikasi video sebenar. Kita boleh menggabungkan model dengan Java GUI, masukkan video untuk diuji dalam antara muka grafik, dan kemudian model akan mengklasifikasikannya secara automatik dan memberikan hasil pengelasan.

Ringkasnya, gabungan Java dan pembelajaran mendalam memberikan kami penyelesaian klasifikasi video yang cekap dan tepat. Melalui penyediaan data, pemilihan model, latihan model, ujian dan pengoptimuman, dan aplikasi, kami boleh membina sistem ini sepenuhnya.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menulis sistem klasifikasi video berasaskan pembelajaran mendalam menggunakan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!