探索Movinets：有效的移动视频识别-人工智能-PHP中文网

让我们通过“ Movinets unleashed”深入研究移动视频识别的迷人世界！该博客将为您探索Movinets如何在移动设备上转换视频分析，结合神经架构搜索，流缓冲和时间结合等尖端技术。发现这些创新模型如何建立在强大的体系结构上，在实时视频处理中的界限，同时保持轻量级和高效。加入我们，当我们揭开Movinets背后的技术，并探索他们在您的手掌中彻底改变移动视频应用程序的潜力，从流媒体到监视。

学习目标

探索Movinet搜索空间。
了解流缓冲技术实时在线推导。
分析Movinet的优势和挑战。
使用预告片的Movinet产生推理。
在实际情况下浏览其应用程序。

本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。

什么是Movinet？

移动视频网络的缩写Movinet是专门针对移动和资源约束设备优化的高级视频识别模型。它利用了诸如神经体系结构搜索（NAS），流缓冲和时间结合的尖端技术，以实现实时视频处理中的高精度和效率。旨在应对移动平台上视频分析的独特挑战，Movinet可以在保持低内存使用情况的同时有效地处理视频流，使其适合从监视和医疗保健监控到体育分析和智能家居系统的应用。

Movinet的关键特征

现在让我们探索下面Movinet的关键功能：

Movinet搜索空间

Movinet搜索空间是一种结构化方法，用于设计有效的移动设备视频识别模型。它从基于MobilenetV3的基础开始，将其扩展到3D以处理视频输入。通过使用神经体系结构搜索（NAS），该框架探索了不同的体系结构配置，例如内核大小，滤波器宽度和层深度，以找到准确性和效率之间的最佳平衡。目的是捕获视频数据的时间方面，而不会压倒移动硬件上可用的有限资源。

该搜索空间可以开发一系列模型，每个模型都针对特定用例进行了优化。从适用于低功率设备的轻巧模型到为边缘计算设计的更复杂的体系结构，Movinet框架允许根据应用程序的需求进行自定义。 NAS的使用确保每个模型都是为了在约束中实现最佳性能而量身定制的，这使Movinet成为移动视频识别任务的实用解决方案。

流缓冲区

探索Movinets：有效的移动视频识别

流动缓冲区用于Movinet模型中，以减少处理长视频时的内存使用情况。该视频没有立即评估整个视频，而是将视频分为较小的子收集。流缓冲区从这些子收集的边缘存储功能信息，从而使模型可以在整个视频中跟踪信息，而无需重新处理重叠框架。该方法在视频中保留了长期依赖性，同时保持有效的内存使用情况。通过使用CausalConv之类的因果操作，该模型会顺序处理视频帧，使其适用于具有减少内存和计算要求的实时视频流。

时间合奏

Movinets中的时间合奏有助于恢复使用流缓冲区引起的轻微精确度下降。这是通过独立训练两个相同模型来完成的，每个模型都以原始帧速率的一半处理视频，但它们之间的偏移量为一半。在应用软磁性之前，使用算术平均值将两个模型的预测组合在一起。尽管每个模型本身具有较低的精度，但两个模型的合奏提供了更准确的预测，可以有效地保持准确性，同时保持计算成本较低。

推断预先训练的Movinet

为了利用Movinet的力量，我们需要遵循一些关键步骤：导入必要的库，加载预训练的模型，阅读和处理视频数据，最后生成预测。让我们详细研究每个步骤。

步骤1：导入库

在开始之前，我们需要导入几个基本的Python库。这些库提供了视频处理和模型推理所需的工具。

Numpy ：一个功能强大的Python库，用于数值计算，为阵列，矩阵和广泛的数学功能提供支持，以有效地对这些数据结构进行操作。
CV2：计算机视觉和机器学习软件库，可为图像和视频分析提供一组全面的工具和功能，包括实时处理功能。
TensorFlow：由Google开发的框架，旨在促进深度学习模型和复杂数值计算的创建，培训和部署。
TensorFlow_Hub：可重复使用的机器学习模块的库，在Tensorflow Workfrows中，可以轻松共享和集成预训练的模型和组件，例如图像分类，文本嵌入式等。

导入pathlib
导入numpy作为NP
导入CV2
导入TensorFlow作为TF
导入TensorFlow_Hub作为集线器

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步骤2：从TensorFlow_Hub加载预训练的模型

接下来，我们需要从Tensorflow Hub加载Movinet模型。此步骤涉及设置模型体系结构并加载预训练的权重。

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

encoder = hub.keraslayer（hub_url）

输入= tf.keras.layers.input（
    shape = [无，无，无，3]，
    dtype = tf.float32，
    名称='图像'）
    
输出= encoder（dict（image =输入））

型号= tf.keras.model（输入，输出，名称='movinet'）

打印（model.summary（））

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步骤3：加载视频

准备好模型后，下一步是准备我们的视频数据。这涉及阅读视频文件并将其处理成适合Movinet模型的格式。

 Video_path = Video_path＃视频路径
vidcap = cv2.VIDEOCAPTURE（VIDEO_PATH）＃创建一个视频关注对象

如果不是vidcap.isopened（）：
    打印（f“错误：无法打开视频{videe_path}”）
    出口（）

video_data = []

＃将帧（视频）的顺序读取到列表中
而真：
    成功，图像= vidcap.read（）
    如果不是成功的话：
        休息
    图像= Cv2.Resize（图像，（172，172））
    image_rgb = cv2.cvtcolor（image，cv2.color_bgr2rgb）
    video_data.append（image_rgb）

＃发布视频对象
vidcap.release（）

＃将列表转换为numpy数组
video_data = np.array（video_data）

打印（video_data.shape）

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步骤4：预处理视频（重塑），将其输入模型并生成输出

最后，我们预处理视频数据并通过模型运行以生成预测。此步骤涉及重塑数据并解释模型的输出。

 input_tensor = tf.expand_dims（video_data，axis = 0）＃扩展输入维度
打印（input_tensor.shape）＃打印输入张量的形状

logits = model.predict（input_tensor）＃从模型生成预测

max_index = np.argmax（tf.nn.softmax（logitts））＃在logits上应用softmax函数，并找到具有最大概率值的索引

＃加载索引到标签映射到数组
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（[线路中的行]））

打印（kinetics_600_labels [max_index]）＃打印输出标签

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