本文關(guān)鍵詞：基于分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的視頻動(dòng)作識(shí)別　出處：《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：視頻動(dòng)作識(shí)別是指視頻中人物動(dòng)作的識(shí)別,它是解決視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、視頻情感分析等問題的基礎(chǔ),也是深度學(xué)習(xí)研究的熱門領(lǐng)域。隨著視頻動(dòng)作識(shí)別需求的日益增長(zhǎng),如何構(gòu)建一個(gè)高效快捷的大規(guī)模視頻動(dòng)作識(shí)別框架、設(shè)計(jì)一個(gè)具有更好效果的視頻動(dòng)作識(shí)別模型在現(xiàn)階段顯得尤為重要,而且這兩種情況至今都沒有統(tǒng)一的解決方案。針對(duì)以上的兩種問題,本文進(jìn)行了深入的研究,實(shí)現(xiàn)了基于遠(yuǎn)程GPU調(diào)用的分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),提出了改進(jìn)的視頻動(dòng)作識(shí)別模型。最終利用分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)訓(xùn)練改進(jìn)的視頻動(dòng)作識(shí)別模型分別驗(yàn)證兩者的可行性和有效性。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1.利用API重定向的虛擬化方法構(gòu)建遠(yuǎn)程GPU調(diào)用,并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速訓(xùn)練。在ZeroMQ構(gòu)建的分布式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)多個(gè)GPU遠(yuǎn)程調(diào)用,形成基于多個(gè)GPU遠(yuǎn)程調(diào)用的分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),并在深度學(xué)習(xí)庫(kù)cuDNN、P2P、網(wǎng)絡(luò)通信等方面實(shí)現(xiàn)改進(jìn)。這種方法構(gòu)建的分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以用來做大規(guī)模視頻動(dòng)作識(shí)別框架,其最大的好處為單機(jī)多GPU的代碼不需要修改或者只需要少量修改就可以實(shí)現(xiàn)快速的分布式拓展。2.改進(jìn)傳統(tǒng)的視頻動(dòng)作方法,設(shè)計(jì)不需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征的新模型iRCN。該模型利用全局的采樣特征,將視頻分成不同的時(shí)間階段進(jìn)行圖片采樣。利用3D_CNN提取視頻每個(gè)階段的運(yùn)動(dòng)特征。然后利用biLSTM獲得所有運(yùn)動(dòng)特征在時(shí)間域上的相關(guān)性,最后把Softmax作為損失函數(shù)。最終iRCN模型在數(shù)據(jù)集UCF-101和HDMB-51上分別獲得85.6%和56.6%的正確率。這是目前為止,在所有不借助手動(dòng)設(shè)計(jì)特征的視頻動(dòng)作識(shí)別方法中最高的正確率。3.在分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)上可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行和模型并行的快速分布式拓展。利用分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)對(duì)改進(jìn)的視頻動(dòng)作識(shí)別模型進(jìn)行有效的訓(xùn)練,訓(xùn)練內(nèi)容主要包括兩個(gè)方面,分別為基于改進(jìn)MapReduce的視頻特征提取和完整模型的分布式訓(xùn)練。分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以有效的提高視頻特征的提取速度,實(shí)驗(yàn)同時(shí)可以驗(yàn)證分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)和改進(jìn)視頻動(dòng)作識(shí)R%模型的可行性和有效性。最后利用模型并行的分布式拓展說明分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)。
[Abstract]:Video action recognition is the recognition of characters in video, which is the basis of video monitoring, human-computer interaction, video emotional analysis and so on. With the increasing demand of video motion recognition, how to construct an efficient and fast large-scale video motion recognition framework. The design of a better video action recognition model is particularly important at this stage, and there is no unified solution for these two situations. In this paper, a distributed deep learning system based on remote GPU call is implemented. An improved video action recognition model is proposed. Finally, the improved video action recognition model is trained by distributed depth learning system to verify the feasibility and effectiveness of the two models. The main contents of this paper are as follows:. 1.Building remote GPU calls using the virtualization method of API redirection. On the basis of this, the accelerated training of deep neural network is realized, and multiple GPU remote calls are realized on the distributed system built by ZeroMQ. A distributed deep learning system based on multiple GPU remote calls is formed and a P2P system is built in the deep learning library cuDNNs. The distributed depth learning system constructed by this method can be used to make large-scale video motion recognition framework. The biggest benefit is that the code of single machine with multiple GPU need not be modified or only need a small amount of modification to achieve a fast distributed extension. 2. Improve the traditional video action method. A new model, iRCNs, that does not require manual design features is designed. The model utilizes global sampling features. The video is divided into different time stages for image sampling. 3D biLSTM is used to extract the motion features of each stage of the video. Then biLSTM is used to obtain the correlation of all the motion features in the time domain. Finally, Softmax is taken as the loss function. Finally, the accuracy of the iRCN model on the dataset UCF-101 and HDMB-51 is 85.6% and 56.6% respectively. Stop. In all the video action recognition methods without manual design features, the highest correct rate. 3. In the distributed depth learning system, data parallelism and model parallelism can be implemented in a fast distributed extension. The improved video motion recognition model is trained effectively by the degree learning system. The training content mainly includes two aspects. Video feature extraction based on improved MapReduce and distributed training of complete model. Distributed depth learning system can effectively improve the speed of video feature extraction. The experiments can also verify the feasibility and effectiveness of the distributed depth learning system and improve the video motion recognition R% model. Finally, the advantages and disadvantages of the distributed depth learning system are illustrated by parallel distributed extension of the model.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1428149