V oblasti umelej inteligencie, konkrétne v Deep Learning with Python a PyTorch, je pri práci s dátami a datasetmi dôležité zvoliť vhodný algoritmus na spracovanie a analýzu daného vstupu. V tomto prípade vstup pozostáva zo zoznamu numpy polí, z ktorých každé obsahuje tepelnú mapu, ktorá predstavuje výstup ViTPose. Tvar každého numpy súboru je [1, 17, 64, 48], čo zodpovedá 17 kľúčovým bodom v tele.
Aby sme určili najvhodnejší algoritmus na spracovanie tohto typu údajov, musíme zvážiť vlastnosti a požiadavky danej úlohy. Kľúčové body v tele, ako ich znázorňuje teplotná mapa, naznačujú, že úloha zahŕňa odhad alebo analýzu polohy. Cieľom odhadu polohy je nájsť a identifikovať polohy kľúčových kĺbov tela alebo orientačných bodov na obrázku alebo videu. Toto je základná úloha počítačového videnia a má množstvo aplikácií, ako je rozpoznávanie akcií, interakcia medzi človekom a počítačom a sledovacie systémy.
Vzhľadom na povahu problému je jedným z vhodných algoritmov na analýzu poskytnutých tepelných máp konvolučné stroje polohy (CPM). CPM sú populárnou voľbou pre úlohy odhadu pozície, pretože využívajú silu konvolučných neurónových sietí (CNN) na zachytávanie priestorových závislostí a učenie sa rozlišovacích funkcií zo vstupných údajov. CPM pozostávajú z viacerých etáp, z ktorých každá postupne spresňuje odhad pozície. Vstupné tepelné mapy môžu byť použité ako počiatočná fáza a následné fázy môžu spresniť predpovede na základe naučených funkcií.
Ďalším algoritmom, ktorý možno zvážiť, je algoritmus OpenPose. OpenPose je algoritmus odhadu pozície pre viacerých ľudí v reálnom čase, ktorý si získal významnú popularitu vďaka svojej presnosti a efektívnosti. Na odhad kľúčových bodov ľudskej pozície využíva kombináciu CNN a Part Affinity Fields (PAF). Vstupné teplotné mapy možno použiť na generovanie PAF požadovaných OpenPose a algoritmus potom môže vykonať odhad polohy na poskytnutých údajoch.
Okrem toho, ak úloha zahŕňa sledovanie kľúčových bodov pozície v priebehu času, možno použiť algoritmy ako DeepSort alebo Simple Online and Realtime Tracking (SORT). Tieto algoritmy kombinujú odhad polohy s technikami sledovania objektov, aby poskytli robustné a presné sledovanie kľúčových bodov tela vo videách alebo sekvenciách obrázkov.
Je dôležité poznamenať, že výber algoritmu závisí aj od špecifických požiadaviek úlohy, ako je výkon v reálnom čase, presnosť a dostupné výpočtové zdroje. Preto sa odporúča experimentovať s rôznymi algoritmami a vyhodnotiť ich výkon na validačnej sade alebo prostredníctvom iných vhodných hodnotiacich metrík, aby sa určil najvhodnejší algoritmus pre danú úlohu.
Aby sme to zhrnuli, pre daný vstup numpy polí, ktoré uchovávajú heatmapy reprezentujúce kľúčové body tela, možno v závislosti od špecifických požiadaviek úlohy zvážiť algoritmy ako Convolutional Pose Machines (CPM), OpenPose, DeepSort alebo SORT. Je nevyhnutné experimentovať a hodnotiť výkonnosť týchto algoritmov, aby sa určil ten najvhodnejší.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa dátum:
- Prečo je pri trénovaní neurónovej siete v hlbokom učení potrebné vyrovnávať nevyvážený súbor údajov?
- Prečo je miešanie údajov dôležité pri práci so súborom údajov MNIST v hlbokom učení?
- Ako môžu byť vstavané súbory údajov TorchVision prospešné pre začiatočníkov v hlbokom učení?
- Aký je účel rozdelenia údajov do tréningových a testovacích súborov údajov v hlbokom vzdelávaní?
- Prečo sa príprava a manipulácia s údajmi považuje za významnú časť procesu vývoja modelu v hlbokom učení?