În domeniul Inteligenței Artificiale, în special în Deep Learning cu Python și PyTorch, atunci când lucrați cu date și seturi de date, este important să alegeți algoritmul potrivit pentru a procesa și analiza intrarea dată. În acest caz, intrarea constă dintr-o listă de matrice numpy, fiecare stochând o hartă termică care reprezintă ieșirea ViTPose. Forma fiecărui fișier numpy este [1, 17, 64, 48], care corespunde la 17 puncte cheie din corp.
Pentru a determina cel mai potrivit algoritm pentru procesarea acestui tip de date, trebuie să luăm în considerare caracteristicile și cerințele sarcinii în cauză. Punctele cheie din corp, așa cum sunt reprezentate de harta termică, sugerează că sarcina implică estimarea sau analiza poziției. Estimarea poziția are ca scop localizarea și identificarea pozițiilor articulațiilor cheie ale corpului sau reperelor într-o imagine sau videoclip. Aceasta este o sarcină fundamentală în viziunea computerizată și are numeroase aplicații, cum ar fi recunoașterea acțiunii, interacțiunea om-calculator și sistemele de supraveghere.
Având în vedere natura problemei, un algoritm potrivit pentru analiza hărților termice furnizate este mașinile de poziție convoluțională (CPM). CPM-urile sunt o alegere populară pentru sarcinile de estimare a pozițiilor, deoarece valorifică puterea rețelelor neuronale convoluționale (CNN) pentru a captura dependențe spațiale și pentru a învăța caracteristici discriminatorii din datele de intrare. CPM-urile constau din mai multe etape, fiecare rafinând progresiv estimarea pozitiei. Hărțile termice de intrare pot fi utilizate ca etapă inițială, iar etapele ulterioare pot rafina predicțiile pe baza caracteristicilor învățate.
Un alt algoritm care ar putea fi luat în considerare este algoritmul OpenPose. OpenPose este un algoritm de estimare a poziției în timp real pentru mai multe persoane, care a câștigat o popularitate semnificativă datorită preciziei și eficienței sale. Utilizează o combinație de CNN și câmpuri de afinitate parțială (PAF) pentru a estima punctele cheie ale poziției umane. Hărțile termice de intrare pot fi utilizate pentru a genera PAF-urile cerute de OpenPose, iar algoritmul poate efectua apoi estimarea poziției pe datele furnizate.
În plus, dacă sarcina implică urmărirea punctelor cheie ale poziției în timp, pot fi utilizați algoritmi precum DeepSort sau Simple Online and Realtime Tracking (SORT). Acești algoritmi combină estimarea poziției cu tehnicile de urmărire a obiectelor pentru a oferi o urmărire robustă și precisă a punctelor cheie ale corpului în videoclipuri sau secvențe de imagini.
Este important de menționat că alegerea algoritmului depinde și de cerințele specifice ale sarcinii, cum ar fi performanța în timp real, acuratețea și resursele de calcul disponibile. Prin urmare, se recomandă experimentarea cu diferiți algoritmi și evaluarea performanței acestora pe un set de validare sau prin alte metrici de evaluare adecvate pentru a determina cel mai potrivit algoritm pentru sarcina dată.
Pentru a rezuma, pentru intrarea dată de matrice numpy care stochează hărți de căldură reprezentând puncte cheie ale corpului, algoritmi precum mașinile de pose convoluționale (CPM), OpenPose, DeepSort sau SORT pot fi luați în considerare, în funcție de cerințele specifice ale sarcinii. Este esențial să experimentăm și să evaluăm performanța acestor algoritmi pentru a-l determina pe cel mai potrivit.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Date:
- De ce este necesar să echilibrați un set de date dezechilibrat atunci când antrenați o rețea neuronală în deep learning?
- De ce este importantă amestecarea datelor atunci când lucrați cu setul de date MNIST în deep learning?
- Cum pot fi benefice seturile de date încorporate din TorchVision pentru începătorii în deep learning?
- Care este scopul separării datelor în seturi de date de instruire și testare în deep learning?
- De ce sunt considerate pregătirea și manipularea datelor o parte semnificativă a procesului de dezvoltare a modelului în deep learning?
Mai multe întrebări și răspunsuri:
- Camp: Inteligenta Artificiala
- Program: EITC/AI/DLPP Deep Learning cu Python și PyTorch (accesați programul de certificare)
- Lecţie: Date (mergi la lecția aferentă)
- Subiect: Datasets (mergi la subiectul conex)