Mākslīgā intelekta jomā, īpaši dziļajā apmācībā ar Python un PyTorch, strādājot ar datiem un datu kopām, ir svarīgi izvēlēties piemērotu algoritmu, lai apstrādātu un analizētu doto ievadi. Šajā gadījumā ievade sastāv no nelīdzenu masīvu saraksta, katrs saglabā siltuma karti, kas atspoguļo ViTPose izvadi. Katra nelīdzenā faila forma ir [1, 17, 64, 48], kas atbilst 17 galvenajiem ķermeņa punktiem.
Lai noteiktu vispiemērotāko algoritmu šāda veida datu apstrādei, jāņem vērā uzdevuma īpašības un prasības. Galvenie ķermeņa punkti, kas attēloti siltuma kartē, liecina, ka uzdevums ietver pozas novērtēšanu vai analīzi. Pozas noteikšanas mērķis ir noteikt un noteikt galveno ķermeņa locītavu vai orientieru pozīcijas attēlā vai videoklipā. Tas ir datorredzes pamatuzdevums, un tam ir daudz lietojumprogrammu, piemēram, darbību atpazīšana, cilvēka un datora mijiedarbība un novērošanas sistēmas.
Ņemot vērā problēmas būtību, viens piemērots algoritms sniegto siltuma karšu analīzei ir konvolucionālās pozēšanas mašīnas (CPM). MPT ir populāra izvēle pozu noteikšanas uzdevumiem, jo tie izmanto konvolucionālo neironu tīklu (CNN) jaudu, lai uztvertu telpiskās atkarības un apgūtu diskriminējošas iezīmes no ievades datiem. MPT sastāv no vairākiem posmiem, katrs pakāpeniski uzlabo pozas aprēķinu. Ievades siltuma kartes var izmantot kā sākotnējo posmu, un turpmākajos posmos var precizēt prognozes, pamatojoties uz apgūtajām funkcijām.
Vēl viens algoritms, ko varētu apsvērt, ir OpenPose algoritms. OpenPose ir reāllaika vairāku personu pozu novērtēšanas algoritms, kas ir ieguvis ievērojamu popularitāti, pateicoties tā precizitātei un efektivitātei. Tas izmanto CNN un Part Affinity Fields (PAF) kombināciju, lai novērtētu cilvēka pozas atslēgas punktus. Ievades siltuma kartes var izmantot, lai ģenerētu OpenPose nepieciešamos PAF, un pēc tam algoritms var veikt pozīcijas aplēses sniegtajiem datiem.
Turklāt, ja uzdevums ietver pozas atslēgas punktu izsekošanu laika gaitā, var izmantot tādus algoritmus kā DeepSort vai Simple Online and Realtime Tracking (SORT). Šie algoritmi apvieno pozas novērtēšanu ar objektu izsekošanas metodēm, lai nodrošinātu stabilu un precīzu ķermeņa galveno punktu izsekošanu videoklipos vai attēlu secībās.
Svarīgi atzīmēt, ka algoritma izvēle ir atkarīga arī no konkrētajām uzdevuma prasībām, piemēram, reāllaika veiktspējas, precizitātes un pieejamajiem skaitļošanas resursiem. Tāpēc ir ieteicams eksperimentēt ar dažādiem algoritmiem un novērtēt to veiktspēju validācijas komplektā vai izmantojot citus atbilstošus novērtēšanas rādītājus, lai noteiktu vispiemērotāko algoritmu konkrētajam uzdevumam.
Rezumējot, dotajam nelīdzenu masīvu ievadei, kas glabā siltuma kartes, kas attēlo ķermeņa atslēgas punktus, atkarībā no uzdevuma īpašajām prasībām var apsvērt tādus algoritmus kā Convolutional Pose Machines (CPM), OpenPose, DeepSort vai SORT. Ir svarīgi eksperimentēt un novērtēt šo algoritmu veiktspēju, lai noteiktu vispiemērotāko.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Datums:
- Kāpēc ir nepieciešams līdzsvarot nelīdzsvarotu datu kopu, apmācot neironu tīklu dziļā mācībā?
- Kāpēc datu jaukšana ir svarīga, strādājot ar MNIST datu kopu dziļajā apmācībā?
- Kā TorchVision iebūvētās datu kopas var būt noderīgas dziļās mācīšanās iesācējiem?
- Kāds ir datu nodalīšanas datu kopu apmācības un testēšanas mērķis dziļās mācīšanās procesā?
- Kāpēc datu sagatavošana un manipulācijas tiek uzskatītas par būtisku modeļa izstrādes procesa daļu dziļajā mācībā?