Na področju umetne inteligence, zlasti pri poglobljenem učenju s Pythonom in PyTorchom, je pri delu s podatki in nabori podatkov pomembno izbrati ustrezen algoritem za obdelavo in analizo podanega vnosa. V tem primeru je vhod sestavljen iz seznama nizov numpy, od katerih vsaka hrani toplotni zemljevid, ki predstavlja izhod ViTPose. Oblika vsake datoteke numpy je [1, 17, 64, 48], kar ustreza 17 ključnim točkam v telesu.
Da bi določili najprimernejši algoritem za obdelavo te vrste podatkov, moramo upoštevati značilnosti in zahteve naloge, ki jo obravnavamo. Ključne točke v telesu, kot jih predstavlja toplotni zemljevid, nakazujejo, da naloga vključuje oceno položaja ali analizo. Namen ocene položaja je poiskati in identificirati položaje ključnih telesnih sklepov ali mejnikov na sliki ali videu. To je temeljna naloga v računalniškem vidu in ima številne aplikacije, kot so prepoznavanje dejanj, interakcija med človekom in računalnikom ter sistemi za nadzor.
Glede na naravo problema je eden od primernih algoritmov za analizo predloženih toplotnih kart stroji s konvolucijsko pozo (CPM). CPM so priljubljena izbira za naloge ocenjevanja položaja, saj izkoriščajo moč konvolucijskih nevronskih mrež (CNN) za zajemanje prostorskih odvisnosti in učenje razlikovalnih lastnosti iz vhodnih podatkov. CPM je sestavljen iz več stopenj, od katerih vsaka postopoma izboljšuje oceno položaja. Vhodne toplotne zemljevide je mogoče uporabiti kot začetno stopnjo, naslednje stopnje pa lahko izboljšajo napovedi na podlagi naučenih funkcij.
Drugi algoritem, ki bi ga lahko upoštevali, je algoritem OpenPose. OpenPose je algoritem za ocenjevanje položaja več oseb v realnem času, ki je pridobil veliko popularnost zaradi svoje natančnosti in učinkovitosti. Za oceno ključnih točk človeške poze uporablja kombinacijo CNN in polj afinitete delov (PAF). Vhodne toplotne zemljevide je mogoče uporabiti za ustvarjanje PAF-jev, ki jih zahteva OpenPose, in algoritem lahko nato izvede oceno položaja na posredovanih podatkih.
Poleg tega, če naloga vključuje sledenje ključnim točkam poze skozi čas, se lahko uporabijo algoritmi, kot sta DeepSort ali Simple Online and Realtime Tracking (SORT). Ti algoritmi združujejo oceno položaja s tehnikami sledenja predmetom, da zagotovijo robustno in natančno sledenje telesnih ključnih točk v videoposnetkih ali zaporedjih slik.
Pomembno je omeniti, da je izbira algoritma odvisna tudi od posebnih zahtev naloge, kot so zmogljivost v realnem času, natančnost in razpoložljivi računalniški viri. Zato je priporočljivo eksperimentirati z različnimi algoritmi in oceniti njihovo delovanje na validacijskem nizu ali z drugimi ustreznimi metrikami vrednotenja, da se določi najprimernejši algoritem za dano nalogo.
Če povzamemo, za dani vnos matrik numpy, ki shranjujejo toplotne zemljevide, ki predstavljajo ključne točke telesa, je mogoče upoštevati algoritme, kot so stroji za konvolucijsko poziranje (CPM), OpenPose, DeepSort ali SORT, odvisno od posebnih zahtev naloge. Bistveno je preizkusiti in oceniti delovanje teh algoritmov, da določimo najprimernejšega.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi datum:
- Zakaj je potrebno uravnotežiti neuravnotežen nabor podatkov pri usposabljanju nevronske mreže za globoko učenje?
- Zakaj je mešanje podatkov pomembno pri delu z naborom podatkov MNIST pri poglobljenem učenju?
- Kako so lahko vgrajeni nabori podatkov TorchVision koristni za začetnike pri globokem učenju?
- Kakšen je namen ločevanja podatkov na nabore podatkov za usposabljanje in testiranje pri globokem učenju?
- Zakaj se priprava podatkov in manipulacija štejeta za pomemben del procesa razvoja modela pri poglobljenem učenju?