In die veld van Kunsmatige Intelligensie, spesifiek in Deep Learning with Python en PyTorch, wanneer daar met data en datastelle gewerk word, is dit belangrik om die toepaslike algoritme te kies om die gegewe insette te verwerk en te ontleed. In hierdie geval bestaan die invoer uit 'n lys numpy skikkings, wat elkeen 'n hittekaart stoor wat die uitset van ViTPose verteenwoordig. Die vorm van elke numpy lêer is [1, 17, 64, 48], wat ooreenstem met 17 sleutelpunte in die liggaam.
Om die mees geskikte algoritme vir die verwerking van hierdie tipe data te bepaal, moet ons die kenmerke en vereistes van die taak op hande oorweeg. Die sleutelpunte in die liggaam, soos voorgestel deur die hittekaart, dui daarop dat die taak poseskatting of analise behels. Poseskatting het ten doel om die posisies van sleutelliggaamsgewrigte of landmerke in 'n beeld of video op te spoor en te identifiseer. Dit is 'n fundamentele taak in rekenaarvisie en het talle toepassings, soos aksieherkenning, mens-rekenaar-interaksie en toesigstelsels.
Gegewe die aard van die probleem, een geskikte algoritme vir die ontleding van die verskafde hittekaarte is Convolutional Pose Machines (CPM's). CPM's is 'n gewilde keuse vir poseberamingstake aangesien hulle die krag van konvolusionele neurale netwerke (CNN's) benut om ruimtelike afhanklikhede vas te lê en diskriminerende kenmerke uit die insetdata te leer. CPM's bestaan uit verskeie stadiums, wat elkeen die poseskatting progressief verfyn. Die insette hittekaarte kan as die aanvanklike stadium gebruik word, en daaropvolgende stadiums kan die voorspellings verfyn op grond van die aangeleerde kenmerke.
Nog 'n algoritme wat oorweeg kan word, is die OpenPose-algoritme. OpenPose is 'n intydse multi-persoon pose skatting algoritme wat aansienlike gewildheid verwerf het as gevolg van sy akkuraatheid en doeltreffendheid. Dit gebruik 'n kombinasie van CNN's en Part Affinity Fields (PAF's) om menslike pose-sleutelpunte te skat. Die invoerhittekaarte kan gebruik word om die PAF's te genereer wat deur OpenPose vereis word, en die algoritme kan dan poseskatting op die verskafde data uitvoer.
Boonop, as die taak die dop van die pose-sleutelpunte oor tyd behels, kan algoritmes soos DeepSort of Simple Online en Realtime Tracking (SORT) gebruik word. Hierdie algoritmes kombineer poseberaming met objeknasporingstegnieke om robuuste en akkurate opsporing van liggaamssleutelpunte in video's of reekse beelde te verskaf.
Dit is belangrik om daarop te let dat die keuse van algoritme ook afhang van die spesifieke vereistes van die taak, soos intydse werkverrigting, akkuraatheid en beskikbare berekeningshulpbronne. Daarom word dit aanbeveel om met verskillende algoritmes te eksperimenteer en hul werkverrigting op 'n validasiestel of deur ander toepaslike evalueringsmetrieke te evalueer om die mees geskikte algoritme vir die gegewe taak te bepaal.
Om op te som, vir die gegewe invoer van numperige skikkings wat hittekaarte stoor wat liggaamssleutelpunte verteenwoordig, kan algoritmes soos Convolutional Pose Machines (CPMs), OpenPose, DeepSort of SORT oorweeg word, afhangende van die spesifieke vereistes van die taak. Dit is noodsaaklik om te eksperimenteer en die werkverrigting van hierdie algoritmes te evalueer om die mees geskikte een te bepaal.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v data:
- Waarom is dit nodig om 'n ongebalanseerde datastel te balanseer wanneer 'n neurale netwerk in diep leer opgelei word?
- Waarom is dit belangrik om die data te skommel wanneer jy met die MNIST-datastel in diepleer werk?
- Hoe kan TorchVision se ingeboude datastelle voordelig wees vir beginners in diep leer?
- Wat is die doel daarvan om data in opleiding- en toetsdatastelle in diep leer te skei?
- Waarom word datavoorbereiding en -manipulasie as 'n beduidende deel van die modelontwikkelingsproses in diep leer beskou?
Meer vrae en antwoorde:
- gebied: Kunsmatige Intelligensie
- program: EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch (gaan na die sertifiseringsprogram)
- les: data (gaan na verwante les)
- Onderwerp: datastelle (gaan na verwante onderwerp)