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 numpy მასივების სიისგან, თითოეული ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც წარმოადგენს ViTPose-ის გამომავალს. თითოეული numpy ფაილის ფორმაა [1, 17, 64, 48], რაც შეესაბამება სხეულის 17 საკვანძო წერტილს.
ამ ტიპის მონაცემების დასამუშავებლად ყველაზე შესაფერისი ალგორითმის დასადგენად, ჩვენ უნდა გავითვალისწინოთ მოცემული ამოცანის მახასიათებლები და მოთხოვნები. სხეულის ძირითადი პუნქტები, რომლებიც წარმოდგენილია სითბოს რუქით, ვარაუდობს, რომ ამოცანა მოიცავს პოზის შეფასებას ან ანალიზს. პოზის შეფასება მიზნად ისახავს სხეულის ძირითადი სახსრების ან ღირშესანიშნაობების პოზიციების დადგენას და იდენტიფიცირებას სურათზე ან ვიდეოში. ეს არის ფუნდამენტური ამოცანა კომპიუტერულ ხედვაში და აქვს მრავალი პროგრამა, როგორიცაა მოქმედების ამოცნობა, ადამიანი-კომპიუტერის ურთიერთქმედება და სათვალთვალო სისტემები.
პრობლემის ბუნების გათვალისწინებით, მოწოდებული სითბოს რუქების ანალიზისთვის ერთ-ერთი შესაფერისი ალგორითმი არის Convolutional Pose Machines (CPMs). CPM-ები პოპულარული არჩევანია პოზების შეფასების ამოცანებისთვის, რადგან ისინი იყენებენ კონვოლუციური ნერვული ქსელების (CNN) ძალას სივრცითი დამოკიდებულებების აღსაბეჭდად და შეყვანის მონაცემებიდან დისკრიმინაციული მახასიათებლების შესასწავლად. CPM შედგება რამდენიმე ეტაპისგან, რომელთაგან თითოეული აუმჯობესებს პოზის შეფასებას თანდათანობით. შეყვანის სითბოს რუქები შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც საწყის ეტაპზე, ხოლო შემდგომ ეტაპებს შეუძლიათ დახვეწონ პროგნოზები ნასწავლი მახასიათებლების საფუძველზე.
კიდევ ერთი ალგორითმი, რომელიც შეიძლება განიხილებოდეს, არის OpenPose ალგორითმი. OpenPose არის რეალურ დროში მრავალპიროვნების პოზების შეფასების ალგორითმი, რომელმაც მნიშვნელოვანი პოპულარობა მოიპოვა თავისი სიზუსტისა და ეფექტურობის გამო. ის იყენებს CNN-ების და Part Affinity Fields (PAFs) კომბინაციას ადამიანის პოზის საკვანძო წერტილების შესაფასებლად. შეყვანის სითბოს რუქები შეიძლება გამოყენებულ იქნას OpenPose-ისთვის საჭირო PAF-ების გენერირებისთვის და შემდეგ ალგორითმს შეუძლია შეასრულოს პოზის შეფასება მოწოდებულ მონაცემებზე.
გარდა ამისა, თუ დავალება გულისხმობს პოზის საკვანძო წერტილების თვალყურის დევნებას დროთა განმავლობაში, შეიძლება გამოყენებულ იქნას ისეთი ალგორითმები, როგორიცაა DeepSort ან Simple Online და Realtime Tracking (SORT). ეს ალგორითმები აერთიანებს პოზის შეფასებას ობიექტების თვალთვალის ტექნიკას, რათა უზრუნველყონ სხეულის ძირითადი წერტილების მძლავრი და ზუსტი თვალყურის დევნება ვიდეოებში ან სურათების თანმიმდევრობებში.
მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ალგორითმის არჩევანი ასევე დამოკიდებულია ამოცანის კონკრეტულ მოთხოვნებზე, როგორიცაა რეალურ დროში შესრულება, სიზუსტე და ხელმისაწვდომი გამოთვლითი რესურსები. ამიტომ, რეკომენდებულია სხვადასხვა ალგორითმების ექსპერიმენტი და მათი შესრულების შეფასება ვალიდაციის კომპლექტზე ან სხვა შესაბამისი შეფასების მეტრიკის მეშვეობით, რათა დადგინდეს ყველაზე შესაფერისი ალგორითმი მოცემული ამოცანისთვის.
მოკლედ რომ შევაჯამოთ, არამყარი მასივების მოცემული შეყვანისთვის, რომლებიც ინახავს სხეულის საკვანძო წერტილებს სითბოს რუქებს, ალგორითმები, როგორიცაა Convolutional Pose Machines (CPMs), OpenPose, DeepSort ან SORT, შეიძლება განიხილებოდეს ამოცანის სპეციფიკური მოთხოვნებიდან გამომდინარე. აუცილებელია ექსპერიმენტი და ამ ალგორითმების მუშაობის შეფასება, რათა დადგინდეს ყველაზე შესაფერისი.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები თარიღი:
- რატომ არის საჭირო დაბალანსებული მონაცემთა ბალანსი ღრმა სწავლაში ნერვული ქსელის მომზადებისას?
- რატომ არის მნიშვნელოვანი მონაცემთა არევა MNIST მონაცემთა ბაზასთან მუშაობისას ღრმა სწავლაში?
- როგორ შეიძლება TorchVision-ის ჩაშენებული მონაცემთა ნაკრები იყოს მომგებიანი ღრმა სწავლის დამწყებთათვის?
- რა არის მონაცემთა გამოყოფის მიზანი ღრმა სწავლის პროცესში ტრენინგისა და მონაცემთა გამოცდის ნაკრებებში?
- რატომ ითვლება მონაცემთა მომზადება და მანიპულირება ღრმა სწავლების მოდელის განვითარების პროცესის მნიშვნელოვან ნაწილად?