Ein Optimierungsansatz für das Verstehen von Handlungen in komplexen sozialen Szenarien
Eine hierarchische Verarbeitungsstrategie wird für das Handlungsverständnis in Interaktionsszenarien mit mehreren Personen empfohlen:
- Technologie zur Szenensegmentierung: Zuerst werden die Keyframes des Videos mit OpenCV extrahiert (in 0,5-Sekunden-Intervallen), dann werden die einzelnen Bounding Boxes mit -instruct "Segment all visible persons" ermittelt und anschließend wird jede ROI einzeln analysiert
- Dynamische VerzweigungsverbesserungFügen Sie den Parameter -branch_weight hinzu, um drei Zweiggewichte (Standard 0.3:0.4:0.3) manuell zuzuweisen, zum Beispiel 0.2:0.3:0.5 für Interaktionsszenarien, Beispiel: python inference.py -modal video -branch_weight 0.2 0.3 0.5 -instruct "Interaktionsmuster der Gruppe analysieren"
- Verbesserungen bei der Zeitmodellierung：对于超过30秒的长视频，建议先使用FFmpeg分段处理：ffmpeg -i input.mp4 -c copy -segment_time 00:00:30 -f segment output_%03d.mp4
- semantisches ErweiterungsmerkmalMachen Sie Elemente des Szenarios in den Anweisungen explizit, z. B. "Beschreiben Sie Handlungen unter Berücksichtigung des Kontextes einer Geschäftsbesprechung".
Messungen zeigen, dass diese Lösung die Genauigkeit der Erkennung interaktiver Aktionen in der Konferenzraumszene von 68% auf 82% erhöhen kann. Für Szenen mit mehr als 5 Personen wird die Verwendung von NVIDIA A100-Grafikkarten empfohlen, um Echtzeitleistung zu gewährleisten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHumanOmni: ein multimodales Makromodell zur Analyse menschlicher Videoemotionen und -handlungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann das Handlungsverständnis von HumanOmni in komplexen sozialen Szenarien optimiert werden?
