თუ შეყვანილი არის ნუმპური მასივების სია, რომლებიც ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც არის ViTPose-ის გამომავალი და თითოეული numpy ფაილის ფორმაა [1, 17, 64, 48], რომელიც შეესაბამება სხეულის 17 საკვანძო წერტილს, რომელი ალგორითმის გამოყენება შეიძლება?
ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად ღრმა სწავლებაში Python-ით და PyTorch-ით, მონაცემთა და მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას, მნიშვნელოვანია აირჩიოთ შესაბამისი ალგორითმი მოცემული შეყვანის დასამუშავებლად და გასაანალიზებლად. ამ შემთხვევაში, შეყვანა შედგება ნულოვანი მასივების სიისგან, თითოეული ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც წარმოადგენს გამომავალს.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, თარიღი, მონაცემთა ბაზები
როგორ იყენებს Dance Like TensorFlow-ს, რათა დაეხმაროს მომხმარებლებს ისწავლონ ცეკვა?
Dance Like, ინოვაციური აპლიკაცია, რომელიც იყენებს მანქანათმცოდნეობის ტექნიკას, იყენებს TensorFlow-ს, რათა გააუმჯობესოს მომხმარებლების ცეკვის სწავლის გამოცდილება. TensorFlow, ღია კოდის ბიბლიოთეკა რიცხვითი გამოთვლებისა და მანქანათმცოდნეობისთვის, უზრუნველყოფს მძლავრ ჩარჩოს ტრენინგისა და მანქანური სწავლების მოდელების განსათავსებლად. TensorFlow-ის Dance Like-ში ინტეგრირებით, აპს შეუძლია გამოიყენოს თავისი მოწინავე შესაძლებლობები