哈喽，大家好。
之前给大家分享过摔倒识别、打架识别，今天以摔倒识别为例，我们看看能不能完全交给ChatGPT来做。
让ChatGPT来做这件事，最核心的是如何向ChatGPT提问，把问题一股脑的直接丢给ChatGPT，如：用 Python 写个摔倒检测代码 是不可取的， 而是要像挤牙膏一样，一点一点引导ChatGPT得到准确的答案，从而才能真正让ChatGPT提高我们解决问题的效率。
今天分享的摔倒识别案例，与ChatGPT对话的思路清晰，代码可用度高，按照GPT返回的结果完全可以开发一个摔倒识别的项目了，并且还有一些延伸的话题，如：毕设的改进点。
下面开始正式的分享。
1. 角色设定
向ChatGPT提问首先要给他一个角色设定，在算法领域这叫prompt，有了进入了角色，才能更好地回答问题。所以，我提问的第一句是：
假如你是一名AI工程师，我想识别视频中是否有摔倒行为，有哪些办法
没必要刚上来就让他直接写代码，先问问他有哪些办法或者思路。
我们看看ChatGPT的回答
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给出了3个方案，有传统的图像方法，也有深度学习方法。
2. 思路引导
我们当然是对深度学习感兴趣了，所以继续询问关于深度学习的方法
使用深度学习的方法有哪些
ChatGPT回答
从卷积神经网络到卷积循环神经网络说了个遍。
看起来循环神经网络 RNN更简单、靠谱，接下来我的提问是
我需要 循环神经网络 (RNN) 的方法
ChatGPT回答
给出了非常详细的、实操性非常强的步骤，我简单归类一下，大致是两步：
第一步，对视频预处理，用卷积神经网络（如：ResNet）提取视频动作特征（类似 wordembedding） 第二步，用动作特征作为 lstm 模型的输入，训练 lstm 循环神经网络，对动作特征分类，从而识别出摔倒行为
3. 写代码
到目前，ChatGPT 提供给我们的，解决问题的思路非常清晰，并且可执行性非常强。
所以，这时候我们可以让ChatGPT写代码了。
按照我上面划分的步骤，我让他一次性把第一步代码写出来，所以，我的提问是：
写一下视频预处理的代码，并用 pytorch resnet提取视频特征
ChatGPT的回答
好的，下面是通过 Pytorch 的 ResNet 提取视频特征的代码，以及视频预处理的示例代码： 视频预处理： import cv2 import numpy as np def preprocess_video(video_path, n_frames=16, resize=(224, 224)): # 读取视频 cap = cv2.VideoCapture(video_path) frames = [] while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 强制转换为 RGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 图像缩放 frame = cv2.resize(frame, resize) # 图像增强等操作 # ... frames.append(frame) cap.release() # 取固定帧数 n_frames，超过后从中间开始截取 n_frames = min(len(frames), n_frames) start = (len(frames) - n_frames) // 2 end = start + n_frames # 截取帧数后堆叠成四维数组 frames = np.stack(frames[start:end], axis=0) # 转换为支持 Pytorch 模型的格式 (B, C, T, H, W) frames = np.transpose(frames, (0, 3, 1, 2)) return frames 提取视频特征： import torch import torchvision.models as models def extract_features(frames): # 加载 ResNet 模型 resnet = models.resnet50(pretrained=True) # 去掉最后的全连接层 resnet = torch.nn.Sequential(*list(resnet.children())[:-1]) # 将 ResNet 设置为评估模式 resnet.eval() # 将预处理后的视频序列转化为 Tensor，并调整为指定的数据类型和范围 frames = torch.from_numpy(frames).float() / 255.0 # 减去 ImageNet 数据集的均值和标准差 normalize = torch.nn.Normalize( mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225] ) frames = normalize(frames) # 前向预测，输出 2048 维特征向量 with torch.no_grad(): features = resnet(frames) return features.reshape(-1, 2048) 在上面这两块代码中，preprocess_video() 函数将读取视频，并将其转换为指定大小的图像帧，返回处理后的数据；extract_features() 函数将接受上一步处理后的数据，并将其转化为 Pytorch 的 Tensor，使用训练好的 ResNet 模型对每一帧图像进行特征提取，并返回一个形状为 (B, 2048) 的 Tensor，其中 B 为帧数。
图片太长了，为了大家能更好的感受ChatGPT的回答，我直接把代码文本贴出来了。
定义了两个独立函数，分别完成了第一步中的两小步内容。
代码没有问题，先调用preprocess_video函数对视频预处理，再调用 extract_features卷积操作，就可以将一个向量embedding成一个2048维的向量。
第二步，我拆分成了两小步，先搭建lstm模型，再训练
基于上面产出的结果，用 pytorch lstm搭建视频分类模型
ChatGPT的回答
写一下模型训练的代码
ChatGPT的回答
好的，下面是使用 Pytorch 训练视频分类模型的代码：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 训练函数
def train(model, criterion, optimizer, dataloader, num_epochs=10):
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)# 将模型移动到 GPU 或 CPU 上
for epoch in range(num_epochs):
running_loss = 0.0
correct_predictions = 0
total_predictions = 0
for inputs, labels in dataloader:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
with torch.set_grad_enabled(True):
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
correct_predictions += torch.sum(preds == labels.data)
total_predictions += labels.size(0)
epoch_loss = running_loss / len(dataloader.dataset)
epoch_acc = correct_predictions.double() / total_predictions
print("Epoch {}: Loss {:.4f} Acc: {:.4f}".format(epoch + 1, epoch_loss, epoch_acc))
# 定义超参数
BATCH_SIZE = 4
NUM_EPOCHS = 20
# 定义数据集，假设已经准备好了训练数据集和测试数据集
train_dataset = ...
test_dataset = ...
# 定义数据加载器
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True
)
test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False
)
# 定义模型
input_size = 2048
hidden_size = 512
num_layers = 1
num_classes = 2
model = VideoLSTM(input_size, hidden_size, num_layers, num_classes)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
# 训练模型
train(model, criterion, optimizer, train_dataloader, num_epochs=NUM_EPOCHS)
在代码中，首先定义了模型的超参数，如 BATCH_SIZE 和 NUM_EPOCHS。接着定义了训练数据集和测试数据集，并使用 Pytorch 的 DataLoader 将数据加载为 batch。然后定义了模型、损失函数和优化器。最后调用 train() 函数进行模型训练。
在训练过程中，每个 epoch 循环训练所有的视频帧，计算损失函数，计算准确率，并输出当前 epoch 的平均损失和准确率。训练完成后，可以将模型的参数保存到磁盘上，以便以后使用。代码的可用性非常高。除了代码串联有一些成本，各个独立模块基本不需要动，开发效率非常高效。
还可以让ChatGPT找一些数据集
还可以让他写一下模型推理的代码
他可以自动帮我们把视频预处理、特征提取和推理三部分都串起来，形成一个完整的项目。
4. 扩展
到这里，我们就完全用ChatGPT把项目做完了。
我们还可以聊一些扩展性的话题，如：
还可以让ChatGPT帮我们想一些能突出学术价值的点
看到这里，说明我的文章对你多少有一丢丢的帮助。不管是否加入星球，我都感谢对大家对我的认可和信任。
