U području umjetne inteligencije, posebno u Deep Learning s Pythonom i PyTorchom, kada radite s podacima i skupovima podataka, važno je odabrati odgovarajući algoritam za obradu i analizu danog unosa. U ovom slučaju, ulaz se sastoji od popisa numpy nizova, od kojih svaki pohranjuje toplinsku kartu koja predstavlja izlaz ViTPose. Oblik svake numpy datoteke je [1, 17, 64, 48], što odgovara 17 ključnih točaka u tijelu.
Kako bismo odredili najprikladniji algoritam za obradu ove vrste podataka, trebamo razmotriti karakteristike i zahtjeve zadatka koji imamo. Ključne točke u tijelu, predstavljene toplinskom kartom, sugeriraju da zadatak uključuje procjenu ili analizu poze. Procjena poze ima za cilj locirati i identificirati položaje ključnih tjelesnih zglobova ili orijentira na slici ili videu. Ovo je temeljni zadatak računalnog vida i ima brojne primjene, poput prepoznavanja radnji, interakcije između čovjeka i računala i sustava nadzora.
S obzirom na prirodu problema, jedan prikladan algoritam za analizu dobivenih toplinskih mapa su strojevi za konvolucijske poze (CPM). CPM-ovi su popularan izbor za zadatke procjene poze jer iskorištavaju moć konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) za hvatanje prostornih ovisnosti i učenje diskriminirajućih značajki iz ulaznih podataka. CPM-ovi se sastoje od više faza, od kojih svaka postupno usavršava procjenu poze. Ulazne toplinske karte mogu se koristiti kao početna faza, a naredne faze mogu poboljšati predviđanja na temelju naučenih značajki.
Drugi algoritam koji bi se mogao uzeti u obzir je OpenPose algoritam. OpenPose je algoritam za procjenu položaja više osoba u stvarnom vremenu koji je stekao značajnu popularnost zbog svoje točnosti i učinkovitosti. Koristi kombinaciju CNN-ova i polja afiniteta dijela (PAF) za procjenu ključnih točaka ljudske poze. Ulazne toplinske karte mogu se koristiti za generiranje PAF-ova koje zahtijeva OpenPose, a algoritam zatim može izvršiti procjenu položaja na dostavljenim podacima.
Osim toga, ako zadatak uključuje praćenje ključnih točaka poze tijekom vremena, mogu se koristiti algoritmi kao što su DeepSort ili Simple Online and Realtime Tracking (SORT). Ovi algoritmi kombiniraju procjenu položaja s tehnikama praćenja objekata kako bi pružili robusno i točno praćenje ključnih točaka tijela u videozapisima ili sekvencama slika.
Važno je napomenuti da izbor algoritma također ovisi o specifičnim zahtjevima zadatka, kao što su performanse u stvarnom vremenu, točnost i raspoloživi računalni resursi. Stoga se preporučuje eksperimentirati s različitim algoritmima i procijeniti njihovu izvedbu na validacijskom skupu ili putem drugih odgovarajućih metrika procjene kako bi se odredio najprikladniji algoritam za dati zadatak.
Ukratko, za dani unos numpy nizova koji pohranjuju toplinske karte koje predstavljaju ključne točke tijela, mogu se uzeti u obzir algoritmi kao što su Convolutional Pose Machines (CPM), OpenPose, DeepSort ili SORT, ovisno o specifičnim zahtjevima zadatka. Neophodno je eksperimentirati i procijeniti izvedbu ovih algoritama kako bi se odredio najprikladniji.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Datum:
- Zašto je potrebno uravnotežiti neuravnoteženi skup podataka kada trenirate neuronsku mrežu u dubokom učenju?
- Zašto je miješanje podataka važno pri radu s MNIST skupom podataka u dubokom učenju?
- Kako TorchVision ugrađeni skupovi podataka mogu biti korisni za početnike u dubokom učenju?
- Koja je svrha odvajanja podataka u skupove podataka za obuku i testiranje u dubokom učenju?
- Zašto se priprema podataka i manipulacija smatraju značajnim dijelom procesa razvoja modela u dubokom učenju?