در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در یادگیری عمیق با پایتون و PyTorch، هنگام کار با داده ها و مجموعه داده ها، انتخاب الگوریتم مناسب برای پردازش و تجزیه و تحلیل ورودی داده شده مهم است. در این مورد، ورودی شامل فهرستی از آرایههای numpy است که هر کدام یک نقشه حرارتی را ذخیره میکنند که خروجی ViTPose را نشان میدهد. شکل هر فایل numpy [1، 17، 64، 48] است که مربوط به 17 نقطه کلیدی در بدنه است.
برای تعیین مناسب ترین الگوریتم برای پردازش این نوع داده ها، باید ویژگی ها و الزامات کار مورد نظر را در نظر بگیریم. نقاط کلیدی در بدن، همانطور که توسط نقشه حرارتی نشان داده می شود، نشان می دهد که این کار شامل تخمین یا تجزیه و تحلیل پوز است. هدف تخمین ژست یافتن و شناسایی موقعیت مفاصل یا نشانه های کلیدی بدن در یک تصویر یا ویدیو است. این یک کار اساسی در بینایی کامپیوتر است و کاربردهای متعددی مانند تشخیص عمل، تعامل انسان و کامپیوتر و سیستم های نظارتی دارد.
با توجه به ماهیت مسئله، یکی از الگوریتمهای مناسب برای تجزیه و تحلیل نقشههای حرارتی ارائه شده، ماشینهای حالت کانولوشن (CPMs) است. CPM ها یک انتخاب محبوب برای وظایف تخمین پوز هستند زیرا از قدرت شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) برای گرفتن وابستگی های فضایی و یادگیری ویژگی های متمایز از داده های ورودی استفاده می کنند. CPM ها از چند مرحله تشکیل شده اند که هر کدام تخمین پوز را به تدریج اصلاح می کنند. از نقشه های حرارتی ورودی می توان به عنوان مرحله اولیه استفاده کرد و مراحل بعدی می تواند پیش بینی ها را بر اساس ویژگی های آموخته شده اصلاح کند.
الگوریتم دیگری که می توان در نظر گرفت الگوریتم OpenPose است. OpenPose یک الگوریتم تخمین ژست چند نفره در زمان واقعی است که به دلیل دقت و کارایی آن محبوبیت قابل توجهی به دست آورده است. از ترکیبی از CNN ها و قسمت های میل ترکیبی (PAFs) برای تخمین نقاط کلیدی حالت انسانی استفاده می کند. نقشه های حرارتی ورودی را می توان برای تولید PAF های مورد نیاز OpenPose استفاده کرد و سپس الگوریتم می تواند تخمین پوز را روی داده های ارائه شده انجام دهد.
علاوه بر این، اگر این کار شامل ردیابی نقاط کلیدی پوز در طول زمان باشد، میتوان از الگوریتمهایی مانند DeepSort یا Simple Online and Realtime Tracking (SORT) استفاده کرد. این الگوریتمها تخمین پوز را با تکنیکهای ردیابی شی ترکیب میکنند تا ردیابی دقیق و قوی نقاط کلیدی بدن در ویدیوها یا دنبالهای از تصاویر را ارائه دهند.
توجه به این نکته ضروری است که انتخاب الگوریتم به الزامات خاص کار مانند عملکرد بلادرنگ، دقت و منابع محاسباتی موجود نیز بستگی دارد. بنابراین، توصیه میشود الگوریتمهای مختلف را آزمایش کرده و عملکرد آنها را بر روی یک مجموعه اعتبارسنجی یا از طریق سایر معیارهای ارزیابی مناسب ارزیابی کنید تا مناسبترین الگوریتم برای کار داده شده تعیین شود.
به طور خلاصه، برای ورودی دادهشده آرایههای numpy که نقشههای حرارتی را که نشاندهنده نقاط کلیدی بدن هستند، ذخیره میکنند، الگوریتمهایی مانند ماشینهای حالت Convolutional Pose (CPMs)، OpenPose، DeepSort یا SORT را میتوان بسته به نیازهای خاص کار در نظر گرفت. آزمایش و ارزیابی عملکرد این الگوریتم ها برای تعیین مناسب ترین آنها ضروری است.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد داده ها:
- چرا هنگام آموزش یک شبکه عصبی در یادگیری عمیق، تعادل یک مجموعه داده نامتعادل ضروری است؟
- چرا هنگام کار با مجموعه داده MNIST در یادگیری عمیق، به هم ریختن داده ها مهم است؟
- چگونه مجموعه داده های داخلی TorchVision می تواند برای مبتدیان در یادگیری عمیق مفید باشد؟
- هدف از تفکیک داده ها به مجموعه داده های آموزشی و آزمایشی در یادگیری عمیق چیست؟
- چرا آماده سازی و دستکاری داده ها بخش مهمی از فرآیند توسعه مدل در یادگیری عمیق در نظر گرفته می شود؟