CoMotion: Революция в 3D-движениях на видео для всех!

CoMotion: Революция в отслеживании движений нескольких человек на видео

Давайте разберём, что такое CoMotion! Это не просто новый метод от Apple для отслеживания 3D-движений нескольких людей — это настоящий прорыв в создании технологий, которые могут работать в реальном времени, не жертвуя качеством. Что здесь особенного? Давайте выясним!

CoMotion работает на основе рекуррентной модели, которая кардинально отличается от томовых пощечин традиционным способам трекинга. В отличие от покадрового анализа, который смотрит на каждый кадр отдельно, CoMotion одновременно обрабатывает 3D-позиции сразу нескольких людей и делает это, анализируя пиксели в реальном времени. Задумайтесь об этом! Это значит, что он способен отслеживать людей даже когда они заслоняют друг друга или временно исчезают из поля зрения. Вот где начинается магия!

Как это работает?

Архитектура CoMotion это не просто набор алгоритмов, а изощрённое взаимодействие различных модулей. У нас есть:

Модуль обнаружения: Он определяет, кто может быть новым треком.
Модуль обновления поз: Он корректирует позиции существующих треков, учитывая, что всё может меняться на лету.

Оба модуля опираются на извлечённые признаки изображения с помощью стандартной ConvNextV2. А вот модуль обновления поз использует кросс-внимание, опираясь на «воспоминания» о предыдущих состояниях, что делает его ещё более мощным. Мне лично это кажется удивительным, что мы можем так элегантно работать с текущими данными, создавая не просто статические модели, а динамичные системы.

Обучение CoMotion

Теперь о процессе обучения, который включает три этапа. Первый — это предварительное обучение на огромных наборах данных отдельных изображений, таких как InstaVariety и COCO. Второй этап — обучение на коротких видеороликах из Bedford, WHAC-A-MOLE и размеченных PoseTrack. Наконец, третий этап — это продолжение обучения на более длинных видеопоследовательностях. Никаких полумер! Каждый шаг оптимизирует модель и делает её всё более изощрённой.

Результаты говорят сами за себя

Когда речь заходит о цифрах, CoMotion только и делает, что удивляет! На бенчмарке PoseTrack21 система показала улучшения на 14% по метрике MOTA и на 12% по IDF1. Но не это главное! Она работает в разы быстрее, чем аналогичные системы, такие как 4DHumans. Вопрос: как не восхищаться такой эффективностью, когда речь идёт о реальных приложениях в сфере видеонаблюдения, спорта и многих других областей?

Как запустить CoMotion?

Вы хотите попробовать самую свежую технологию? Вот вам инструкции:

# Клонирование репозитория git clone https://github.com/apple/ml-comotion.git cd ml-comotion # Создание окружения conda conda create -n comotion -y python=3.10 conda activate comotion # Установка зависимостей pip install -e # Скачивание моделей bash get_pretrained_models.sh # Запуск CoMotion python demo.py -i path/to/video.mp4 -o results/

Не забывайте, лицензия от Apple — это всё же Apple! Они знают, как защищать свои детище.

Заключительные мысли

CoMotion — это не просто очередная модная фишка, а настоящий шаг вперёд в мире видеонаблюдения и машинного обучения. Динамическое отслеживание, которое позволяет видеть более полную картину, меняет игру. Но остаётся вопрос: что мы дальше будем делать с такой мощной технологией? Надеюсь, кто-то из создателей найдет время подумать и о моральных аспектах её использования.

А что вы думаете о таких разработках? Поделитесь своим мнением!