哈嘍，大家好。

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今天給大家分享AI項目——打架識別。

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使用的技術跟我們上次分享的摔倒識別不同，摔倒識別使用的是基于骨骼點的時空卷積神經網絡，適用于人體骨骼行為，而這次分享的打架識別使用的是循環(huán)神經網絡RNN，可以實現(xiàn)更通用的視頻分類任務。

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當然也可以用Vision Transformer，文中也有介紹。

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代碼已經打包好了，獲取方式見評論區(qū)。

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1.整體思路

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視頻其實就是某種行為的連續(xù)序列，因此要使用序列模型處理，循環(huán)神經網絡RNN就是序列模型。

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RNN最初應用在自然語言處理中，如：根據(jù)輸入詞，判斷下一次詞的概率

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模型為了讀懂每個詞代表的含義，模型會把每個詞用n維向量表示，這個過程其實就是word embedding。

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按照這個思路，一段視頻其實就是一句話，視頻里每張畫面就是一個詞，同樣地，我們也可以用卷機神經網絡將每張圖映射成n維向量。

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所以，我們就可以訓練一個RNN模型，將表示視頻的n維向量送入RNN模型，讓他輸出視頻類別的概率。

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現(xiàn)在比較流行的RNN模型有LSTM、GRU，本文使用的是GRU。

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2.數(shù)據(jù)集

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打架的開源數(shù)據(jù)集有很多，如：fight-detection-surv-dataset、A-Dataset-for-Automatic-Violence-Detection-in-Videos和UBI_FIGHTS等等。

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我使用的是fight-detection-surv-dataset數(shù)據(jù)集，包括150個打架視頻和150個正常視頻。

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數(shù)據(jù)集很小，訓練的時候很容易過擬合，精度只有70%。但思路和代碼都是可以復用的。

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大家做的時候可以換成大的數(shù)據(jù)集，比如：ucf數(shù)據(jù)，包含很多動作視頻

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ucf50數(shù)據(jù)集

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我用這個數(shù)據(jù)集訓練過GRU和Transformer模型，效果還可以。

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3.提取視頻特征

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接下來，我們要做的就是提取視頻特征，將視頻中每張畫面映射成n維向量。

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使用InceptionResNetV2網絡，輸入一張圖片，輸出的是1536維向量。

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rndef video_feat_extractor():

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inception_resnetv2=InceptionResNetV2(

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include_top=False,

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weights='imagenet',

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pooling='avg',

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input_shape=(IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,3))

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inputs=tf.keras.Input(shape=(IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,3))

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inputs_preprocessed=preprocess_input(inputs)

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outputs=inception_resnetv2(inputs_preprocessed)

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return tf.keras.Model(inputs,outputs,name='video_feat_extractor')

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這樣，詞向量就已經有了。然后再抽取每個視頻的前20幀，組成一個句子。

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rnMAX_FRAMES=20

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video_feat_extractor_model=video_feat_extractor()

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#取前MAX_FRAMES幀

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frames=frames[:MAX_FRAMES]

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#計算視頻特征

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video_feat=video_feat_extractor_model(frames)

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dataset_feats.append(video_feat)

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dataset_feats是20*1536的向量。

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這樣，我們就將一個視頻用向量形式表示出來了。

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4.循環(huán)神經網絡

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GRU是LSTM的一個變種

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模型搭建也比較簡單。

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rnmodel=keras.Sequential([

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layers.InputLayer(input_shape=(MAX_FRAMES,FRAME_FEAT_LEN)),

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layers.GRU(4,return_sequences=False),

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layers.Dropout(0.1),

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layers.Dense(class_num,activatinotallow='softmax')

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])

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GRU超參數(shù)4代表4個unit，即：模型輸出向量長度是4，大家如果做其他分類任務，可以嘗試調整該值。

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編譯模型

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rnmodel.compile(optimizer=optimizers.Adam(0.0001),

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loss='sparse_categorical_crossentropy',

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metrics=['accuracy'])

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這是個多分類任務，因此損失函數(shù)使用sparse_categorical_crossentropy。

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接著就可以訓練模型了，模型在訓練集和測試集精度如下：

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5.vision transformer

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同樣的，我們也可以用流行的Transformer來訓練視頻分類模型

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對于視頻分類任務，不需要Decoder網絡，用多頭自注意力模型搭建一個Encoder網絡即可。

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關于vision transformer后續(xù)有機會的話我會專門分享一個項目，這次代碼以GRU為主。

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