Tehisintellekti valdkonnas, täpsemalt süvaõppes Pythoni ja PyTorchiga, on andmete ja andmekogumitega töötamisel oluline valida sobiv algoritm etteantud sisendi töötlemiseks ja analüüsimiseks. Sel juhul koosneb sisend numbuliste massiivide loendist, millest igaüks salvestab soojuskaardi, mis esindab ViTPose väljundit. Iga numbise faili kuju on [1, 17, 64, 48], mis vastab keha 17 põhipunktile.
Seda tüüpi andmete töötlemiseks sobivaima algoritmi kindlaksmääramiseks peame arvestama antud ülesande omaduste ja nõuetega. Keha põhipunktid, mida kujutab soojuskaart, viitavad sellele, et ülesanne hõlmab poosi hindamist või analüüsi. Poosihinnangu eesmärk on tuvastada ja tuvastada pildil või videol keha peamiste liigeste või orientiiride asukoht. See on arvutinägemise põhiülesanne ja sellel on palju rakendusi, nagu tegevuse tuvastamine, inimese ja arvuti interaktsioon ja seiresüsteemid.
Arvestades probleemi olemust, on üheks sobivaks algoritmiks pakutud soojuskaartide analüüsimiseks konvolutsioonilised poseerimismasinad (CPM). CPM-id on pooside hindamise ülesannete jaoks populaarne valik, kuna need võimendavad konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN) jõudu ruumiliste sõltuvuste jäädvustamiseks ja sisendandmetest diskrimineerivate funktsioonide õppimiseks. CPM-id koosnevad mitmest etapist, millest igaüks täpsustab järk-järgult positsiooni hinnangut. Sisendsoojuskaarte saab kasutada algetapina ja järgnevad etapid saavad õpitud funktsioonide põhjal ennustusi täpsustada.
Teine algoritm, mida võiks kaaluda, on OpenPose algoritm. OpenPose on reaalajas mitme inimese poosi hindamise algoritm, mis on saavutanud märkimisväärse populaarsuse tänu oma täpsusele ja tõhususele. Inimese poosi võtmepunktide hindamiseks kasutab see CNN-ide ja Part Affinity Fields (PAF) kombinatsiooni. Sisendsoojuskaarte saab kasutada OpenPose'i jaoks vajalike PAF-ide genereerimiseks ja seejärel saab algoritm esitatud andmete põhjal positsioneerida.
Lisaks, kui ülesanne hõlmab poosi võtmepunktide jälgimist aja jooksul, saab kasutada selliseid algoritme nagu DeepSort või Simple Online and Realtime Tracking (SORT). Need algoritmid kombineerivad poseerimise hindamist objektide jälgimise tehnikatega, et tagada keha võtmepunktide tugev ja täpne jälgimine videotes või pildijadades.
Oluline on märkida, et algoritmi valik sõltub ka ülesande spetsiifilistest nõuetest, nagu reaalajas jõudlus, täpsus ja saadaolevad arvutusressursid. Seetõttu on antud ülesande jaoks sobivaima algoritmi väljaselgitamiseks soovitatav katsetada erinevate algoritmidega ja hinnata nende toimivust valideerimiskomplekti või muude sobivate hindamismõõdikute abil.
Kokkuvõtteks võib öelda, et keha võtmepunkte esindavaid soojuskaarte salvestavate numpy massiivide antud sisendi puhul võib sõltuvalt ülesande konkreetsetest nõuetest kaaluda selliseid algoritme nagu konvolutsioonilised poseerimismasinad (CPM), OpenPose, DeepSort või SORT. Kõige sobivama algoritmi leidmiseks on oluline katsetada ja hinnata nende algoritmide toimivust.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta kuupäev:
- Miks on vaja tasakaalustamata andmestikku tasakaalustada, kui treenida närvivõrku süvaõppes?
- Miks on andmete segamine MNIST-i andmestikuga süvaõppes töötamisel oluline?
- Kuidas saavad TorchVisioni sisseehitatud andmekogumid olla kasulikud süvaõppega alustajatele?
- Mis on süvaõppes andmete koolitus- ja testimisandmekogumiteks eraldamise eesmärk?
- Miks peetakse andmete ettevalmistamist ja manipuleerimist süvaõppe mudeliarendusprotsessi oluliseks osaks?
Veel küsimusi ja vastuseid:
- Väli: Tehisintellekt
- programm: EITC/AI/DLPP sügav õppimine Pythoni ja PyTorchiga (minge sertifitseerimisprogrammi)
- Õppetund: kuupäev (minge seotud õppetundi)
- Teema: Andmekogumid (minge seotud teema juurde)