Обучение с подкреплением для анализа движений: как сократить затраты на разметку данных

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход, основанный на графовых сверточных сетях, позволяет значительно повысить эффективность обучения моделей распознавания действий при ограниченном количестве размеченных данных.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Исследование предлагает стабильные двунаправленные графовые сверточные сети и новую функцию приобретения данных для повышения точности распознавания действий на основе скелетных данных.

Несмотря на значительные успехи графовых сверточных сетей (GCN) в распознавании действий по скелетным данным, их эффективность напрямую зависит от объёма размеченных данных, дефицит которых часто встречается на практике. В статье ‘Active Learning for GCN-based Action Recognition’ предложен новый подход к повышению эффективности обучения GCN, позволяющий снизить потребность в больших объёмах размеченных данных. Основным результатом работы является разработка алгоритма активного обучения, использующего стабильные, двунаправленные GCN и новую функцию отбора наиболее информативных примеров для разметки. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания более эффективных и экономичных систем распознавания действий в реальных условиях?

От ручной разработки признаков к скелет-ориентированному распознаванию действий

Первые системы распознавания действий основывались на трудоемком процессе ручной разработки признаков. Исследователи должны были самостоятельно определять и извлекать релевантные характеристики из видеоданных, такие как формы, текстуры и движения. Этот подход требовал значительных усилий и экспертных знаний в области обработки изображений и компьютерного зрения. Более того, разработанные вручную признаки часто оказывались недостаточно устойчивыми к изменениям освещения, угла обзора и другим факторам, ограничивая общую точность и обобщающую способность систем. Каждое новое действие требовало переработки и адаптации признаков, делая процесс масштабирования и расширения функциональности чрезвычайно сложным и ресурсозатратным.

Появление методов, основанных на данных о скелете человека, полученных с помощью сенсоров, таких как Microsoft Kinect, ознаменовало значительный прогресс в распознавании действий. В отличие от прежних подходов, требовавших трудоемкой ручной разработки признаков для каждого конкретного действия, скелетные данные предоставляют компактное и универсальное представление о движении. Это позволило создавать системы, способные распознавать широкий спектр действий с большей надежностью и масштабируемостью. Использование данных о суставах и их взаимосвязях, а не пиксельных значений изображения, делает эти методы менее чувствительными к изменениям освещения, фона и ракурса съемки, что значительно повышает их устойчивость и применимость в реальных условиях.

Несмотря на то, что использование скелетных данных открыло новые возможности в распознавании действий, необработанные данные о положении суставов сами по себе недостаточны для достижения высокой точности и обобщающей способности. Сырые данные часто содержат шум, пропуски и вариации, связанные с индивидуальными особенностями движения и условиями съемки. Поэтому необходима сложная предварительная обработка, включающая фильтрацию шумов, нормализацию данных и выделение релевантных признаков. Разработка эффективных алгоритмов для учета временной динамики движений, таких как рекуррентные нейронные сети или скрытые марковские модели, является ключевым фактором для создания систем распознавания действий, способных адаптироваться к различным условиям и пользователям. Именно комбинация качественной обработки данных и продвинутых моделей машинного обучения позволяет извлекать значимую информацию из скелетных данных и строить надежные системы распознавания действий.

Глубокое обучение и графовые сверточные сети: новый уровень понимания

Рекуррентные нейронные сети (RNN), включая варианты LSTM и GRU, первоначально представляли собой подход к обработке последовательных данных о скелете. Эти сети, благодаря своей рекуррентной структуре, способны учитывать временную зависимость между кадрами скелетной анимации, что позволяет им моделировать динамику движения. LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit) являются усовершенствованными вариантами RNN, разработанными для решения проблемы исчезающего градиента, которая ограничивала способность стандартных RNN к обучению на длинных последовательностях. Они используют механизмы вентилей для регулирования потока информации, позволяя им эффективно сохранять и использовать информацию из предыдущих временных шагов, что критически важно для анализа и распознавания сложных движений, представленных последовательными данными о скелете.

Графовые сверточные сети (GCN) оказались особенно подходящим решением для обработки данных о скелете, поскольку они напрямую используют присущие скелету взаимосвязи между суставами. В отличие от традиционных сверточных сетей, которые применяются к данным в виде сетки, GCN оперируют графами, где суставы представляются как узлы, а кости — как ребра. Это позволяет сети учитывать пространственную структуру скелета и зависимости между суставами при выполнении операций свертки. Алгоритмы GCN агрегируют информацию от соседних узлов (суставов) в графе, формируя представления, учитывающие контекст и отношения между частями тела. Такой подход позволяет более эффективно извлекать признаки и улучшать точность распознавания действий и жестов.

Механизмы внимания, применяемые к графовым сверточным сетям (GCN), позволяют динамически взвешивать вклад различных сегментов скелетной последовательности в процесс распознавания. Вместо равномерной обработки всей последовательности, модель фокусируется на наиболее информативных частях, определяемых весами внимания, вычисляемыми на основе релевантности каждого сегмента к текущей задаче. Это достигается путем присвоения более высоких весов тем сегментам, которые оказывают наибольшее влияние на итоговую классификацию или регрессию, и наоборот. Экспериментальные данные показывают, что использование механизмов внимания в GCN приводит к повышению точности распознавания жестов и действий, особенно в сложных и зашумленных условиях, за счет фильтрации несущественной информации и усиления значимых сигналов в скелетной последовательности.

Стабильность и нехватка данных: преодоление трудностей с помощью передовых методов

Стабильные двунаправленные графовые сверточные сети (GCN) используют ряд методов для повышения устойчивости обучения и предотвращения проблем с градиентами. К ним относятся параметризация весов (Weight Reparametrization), позволяющая контролировать распределение весов и избежать их чрезмерного разрастания; ортогональная регуляризация (Orthogonality Regularization), которая способствует сохранению ортогональности матриц весов, улучшая распространение градиентов; и регуляризация по числу обусловленности (Condition Number (CN) Regularization), направленная на контроль спектрального радиуса матрицы Лапласа графа, что позволяет избежать резких изменений в выходных данных при небольших изменениях входных данных. Эти методы, применяемые совместно, способствуют более надежному и воспроизводимому обучению GCN, особенно при работе со сложными графовыми структурами.

Аугментация данных представляет собой набор техник, направленных на искусственное расширение обучающего набора данных за счет создания модифицированных версий существующих примеров. Это достигается применением различных преобразований, таких как незначительные изменения изображений (поворот, масштабирование, обрезка), добавление шума или применение других операций, не меняющих класс объекта. Увеличение разнообразия обучающих данных способствует улучшению обобщающей способности модели, снижая риск переобучения и повышая ее устойчивость к новым, ранее не встречавшимся данным. Эффективность аугментации данных особенно заметна в задачах с ограниченным количеством размеченных образцов, позволяя достичь более высоких показателей точности и надежности модели.

Перенос обучения (Transfer Learning) и самообучение (Self-Supervised Learning) позволяют моделям использовать знания, полученные при решении связанных задач или на немаркированных данных, снижая потребность в больших объемах размеченных данных. В частности, предварительное обучение на вспомогательных задачах или использование неразмеченных данных для формирования представлений, а затем тонкая настройка на целевой задаче, повышает эффективность модели. Комбинирование этих методов со стабильными графовыми сверточными сетями (GCN) позволяет достичь высокой точности классификации при значительно меньшем количестве размеченных образцов, что особенно актуально в условиях дефицита данных и высокой стоимости их разметки.

Интеллектуальная разметка данных посредством активного обучения: новый горизонт эффективности

Активное обучение (Active Learning, AL) представляет собой инновационный подход к созданию моделей машинного обучения, позволяющий значительно сократить затраты на разметку данных. Вместо случайного выбора примеров для аннотирования, AL позволяет модели самостоятельно запрашивать метки только для наиболее информативных образцов. Этот процесс основан на оценке неопределенности модели — чем сложнее ей классифицировать конкретный пример, тем больше пользы принесет его разметка. По сути, модель «спрашивает» эксперта только тогда, когда это действительно необходимо для улучшения ее производительности. Такой подход особенно ценен при работе с большими объемами неразмеченных данных, где ручная разметка каждого примера была бы непомерно трудоемкой и дорогостоящей, позволяя достичь высокой точности классификации при минимальных усилиях по аннотированию.

Существуют различные стратегии активного обучения (AL), каждая из которых предлагает уникальный подход к выбору наиболее информативных образцов для разметки. Метод «Комитета запросов» (Query-by-Committee) формирует ансамбль моделей и запрашивает разметку для тех образцов, по которым мнения моделей наиболее расходятся, что позволяет выявить неопределенные случаи. Критерии, основанные на энтропии, оценивают неопределенность прогнозов модели для каждого образца, отдавая приоритет тем, где энтропия максимальна — то есть, где модель наименее уверена в своем предсказании. Подход Core-Set, напротив, стремится выбрать репрезентативное подмножество неразмеченных данных, минимизируя расстояние между выбранными образцами и всем неразмеченным набором. Выбор конкретной стратегии зависит от характеристик данных и задачи, однако все они направлены на повышение эффективности разметки и снижение необходимого объема размеченных данных для достижения заданной точности классификации.

Сочетание активного обучения с вероятностными моделями и применение методов глубокого обучения с подкреплением позволяет значительно оптимизировать процесс аннотации данных. Исследования показали, что подобный подход не только сокращает объем необходимой ручной разметки, но и обеспечивает существенное повышение точности классификации, особенно при работе с ограниченными объемами размеченных данных. В частности, применительно к наборам данных SBU и FPHA, использование данной комбинации методов привело к значительному улучшению результатов классификации по сравнению с традиционными подходами, демонстрируя потенциал для эффективной работы с данными в условиях дефицита размеченных примеров. Это достигается за счет способности алгоритмов самостоятельно выбирать наиболее информативные образцы для разметки, тем самым максимизируя ценность каждого размеченного примера и ускоряя процесс обучения модели.

Будущие направления: к надежным и обобщающим системам

Перспективные исследования все больше внимания уделяют методам обучения с небольшим количеством примеров, или few-shot learning. Данный подход призван обеспечить быструю адаптацию систем к новым действиям и задачам, используя минимальный объем обучающих данных. Традиционные методы машинного обучения часто требуют огромных наборов данных для достижения приемлемой производительности, что ограничивает их применимость в реальных сценариях, где получение достаточного количества размеченных данных затруднено или невозможно. Разработка алгоритмов, способных эффективно обобщать знания на основе ограниченного числа примеров, откроет возможности для создания более гибких и адаптивных систем, способных оперативно реагировать на меняющиеся условия и решать новые задачи без необходимости длительной переподготовки. В частности, исследования направлены на использование мета-обучения и трансферного обучения для эффективного переноса знаний из уже освоенных задач на новые, что позволит значительно сократить требуемое количество данных для обучения новым действиям.

Подходы, основанные на репрезентативности, и максимизация охвата предлагают эффективные стратегии для улучшения разнообразия и полноты обучающих наборов данных. Суть этих методов заключается в целенаправленном отборе наиболее информативных и характерных образцов, что позволяет модели лучше обобщать полученные знания на новые, ранее не встречавшиеся ситуации. Вместо простого увеличения размера обучающей выборки, эти подходы фокусируются на качестве данных, стремясь обеспечить максимально полное покрытие пространства возможных входных данных. В частности, максимизация охвата предполагает выбор образцов, которые минимизируют расстояние до еще не представленных областей входного пространства, тем самым снижая риск переобучения и повышая устойчивость модели к изменениям в данных. В результате, даже при ограниченном объеме обучающих данных, можно добиться высокой точности и надежности системы, способной эффективно решать поставленные задачи.

Исследования показывают, что повышение устойчивости и обобщающей способности моделей машинного обучения возможно за счет применения состязательного обучения и изучения латентного пространства. В частности, методы регуляризации ортогональности и перепараметризации весов продемонстрировали снижение числа обусловленности ($CN$) и расстояния Фреше-Inception ($FID$). Эти метрики напрямую связаны со стабильностью обучения и качеством представления данных, что свидетельствует о повышении надежности и точности генерируемых результатов. Снижение $CN$ указывает на улучшение численной устойчивости, а уменьшение $FID$ — на более реалистичные и разнообразные выходные данные, приближающиеся к распределению реальных данных.

Представленное исследование демонстрирует стремление к элегантности в машинном обучении, фокусируясь на эффективности алгоритмов и уменьшении потребности в огромных объемах размеченных данных. Авторы предлагают подход, основанный на стабильных двунаправленных графовых сверточных сетях, что является примером поиска оптимального решения, а не просто эмпирической настройки. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Мы должны стремиться к созданию систем, которые не просто работают, но и понятны». Это особенно актуально в контексте распознавания действий на основе скелетных данных, где ясность и доказуемость алгоритма имеют первостепенное значение, поскольку даже небольшая ошибка может привести к серьезным последствиям. Подход, представленный в работе, является шагом к созданию более надежных и прозрачных систем.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал снижения потребности в огромных размеченных датасетах для распознавания действий на основе скелетной информации. Однако, если алгоритм требует «хитроумной» функции приобретения данных, не следует ли задуматься о фундаментальной чистоте самого представления графа? Если решение кажется магией — значит, не раскрыт инвариант. Стабильность двунаправленных графовых сверточных сетей — это шаг в верном направлении, но вопрос о том, насколько адекватно текущие графовые модели отражают истинную структуру движений, остаётся открытым.

В дальнейшем, представляется важным отход от эвристических функций приобретения данных в сторону принципиально новых подходов, возможно, основанных на теории информации или байесовском выводе. Особое внимание следует уделить не просто увеличению точности, а доказуемой устойчивости к шумам и вариациям в данных. Если модель «работает» только на тщательно отобранных тестовых примерах, то её практическая ценность сомнительна.

Необходимо помнить, что элегантность кода проявляется в его математической чистоте. Достаточность размеченных данных — это не просто вопрос экономии ресурсов, а вопрос принципиальной возможности построения надёжных и понятных систем распознавания действий. Иначе, мы рискуем создать чёрный ящик, который «угадывает» ответы, а не «понимает» их.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21625.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-29 12:42