複雑な社会シーンにおける行動理解のための最適化アプローチ
多人数インタラクションシナリオにおける行動理解には、階層的な処理戦略が推奨される：
- シーン・セグメンテーション技術まずOpenCVでビデオのキーフレームを抽出し（0.5秒間隔）、-instruct "Segment all visible persons "で個々のバウンディングボックスを取得します。
- ダイナミックな分岐強化branch_weightパラメータを追加して、3つのブランチの重み(デフォルト0.3:0.4:0.3)を手動で割り当てます。例えば、相互作用シナリオでは0.2:0.3:0.5です。-branch_weight 0.2 0.3 0.5 -instruct "グループの相互作用パターンを分析する"
- タイミング・モデリングの強化：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
- 意味強化の手がかり例：「ビジネスミーティングの状況を考慮して行動を記述する」。
測定によると、このソリューションにより、会議室のシーンにおける対話型行動認識の精度を68%から82%に向上させることができる。 5人以上のシーンでは、リアルタイム性能を確保するために、NVIDIA A100グラフィックスカードを使用することを推奨する。
この答えは記事から得たものである。HumanOmni：人間のビデオ感情や行動を分析するためのマルチモーダル・マクロモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複雑な社会的シナリオにおいてHumanOmniの行動理解を最適化するには？
