São Paulo — InkDesign News — O processamento de vídeos para machine learning e deep learning é uma tarefa complexa devido ao grande volume de dados e à necessidade de eficiência. É crucial otimizar a análise e a estruturação dos dados antes de implementá-los em modelos de aprendizado.
Arquitetura de modelo
No desenvolvimento de modelos de deep learning, a arquitetura é fundamental. Um pacote em Python, intitulado vid-prepper, visa facilitar o pré-processamento de dados de vídeo, utilizando algoritmos eficientes como o ffprobe para a análise de metadados. Essa ferramenta permite identificar problemas comuns, como formatos incompatíveis e arquivos corrompidos, otimizando assim a entrada de dados para os modelos.
A análise de metadados é quase sempre um passo importante na preparação de dados de vídeo
(“Metadata Analysis is almost always an important first step in preparing video data.”)— autor desconhecido
Treinamento e otimização
Os custos associados ao treinamento em GPUs são elevados, sendo necessário garantir que os dados estejam adequados. O pacote menciona que a padronização de vídeos — em termos de tamanho, codec e taxa de quadros — pode resultar em eficiência no treinamento. Durante o processo, são utilizadas métricas de FPS (quadros por segundo) que podem ser ajustadas conforme o tipo de conteúdo. Modelos de deep learning podem se beneficiar de taxas de quadros reduzidas, dependendo do movimento nos vídeos.
Por meio da padronização, conseguimos tornar o processamento muito mais eficiente e obter melhores resultados
(“Standardizing video data can make processing much, much more efficient and give better results.”)— autor desconhecido
Resultados e métricas
O uso de dados de vídeo em machine learning requer enorme quantidade de dados, e técnicas de data augmentation são aplicadas para evitar o sobreajuste. O pacote vid-prepper integra métodos de aumento de dados, como recorte e ajuste de brilho, que podem ser facilmente encadeados para otimizar a performance. Assim, a ferramenta contribui significativamente para a qualidade do treinamento dos modelos.
A criação de dados variados é uma solução que ajuda a evitar o sobreajuste dos modelos
(“Data Augmentation is one such solution to help boost limited data availability.”)— autor desconhecido
A aplicação prática dessas técnicas é vital para o avanço em áreas como análise de vídeo e compreensão de cenas. O pacote tem o potencial de acelerar projetos de pesquisa e permitir que equipes se concentrem em inovar em vez de solucionar problemas de pré-processamento.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
