У сфері штучного інтелекту, зокрема в глибокому навчанні з Python і PyTorch, під час роботи з даними та наборами даних важливо вибрати відповідний алгоритм для обробки та аналізу введених даних. У цьому випадку вхідні дані складаються зі списку масивів numpy, кожен з яких зберігає теплову карту, яка представляє вихідні дані ViTPose. Форма кожного файлу numpy — [1, 17, 64, 48], що відповідає 17 ключовим точкам у тілі.
Щоб визначити найбільш прийнятний алгоритм для обробки цього типу даних, нам потрібно розглянути характеристики та вимоги поставленого завдання. Ключові точки на тілі, представлені на тепловій карті, вказують на те, що завдання передбачає оцінку чи аналіз пози. Оцінка пози спрямована на визначення та визначення положення ключових суглобів тіла або орієнтирів на зображенні чи відео. Це фундаментальне завдання в комп’ютерному зорі та має численні застосування, такі як розпізнавання дій, взаємодія людини з комп’ютером і системи спостереження.
Враховуючи природу проблеми, одним із придатних алгоритмів для аналізу наданих теплових карт є згорточні позиційні машини (CPM). CPM є популярним вибором для завдань оцінки пози, оскільки вони використовують потужність згорткових нейронних мереж (CNN) для захоплення просторових залежностей і вивчення дискримінаційних характеристик із вхідних даних. CPM складаються з кількох етапів, кожен з яких поступово уточнює оцінку пози. Вхідні теплові карти можна використовувати як початковий етап, а наступні етапи можуть уточнювати прогнози на основі вивчених функцій.
Ще один алгоритм, який можна розглянути, це алгоритм OpenPose. OpenPose — це алгоритм оцінки пози кількох людей у реальному часі, який набув значної популярності завдяки своїй точності та ефективності. Він використовує комбінацію CNN і полів спорідненості частин (PAF) для оцінки ключових точок пози людини. Вхідні теплові карти можна використовувати для створення PAF, необхідних для OpenPose, а потім алгоритм може виконувати оцінку пози на наданих даних.
Крім того, якщо завдання передбачає відстеження ключових точок пози з часом, можна використовувати такі алгоритми, як DeepSort або Simple Online and Realtime Tracking (SORT). Ці алгоритми поєднують оцінку пози з методами відстеження об’єктів, щоб забезпечити надійне й точне відстеження ключових точок тіла у відео або послідовності зображень.
Важливо відзначити, що вибір алгоритму також залежить від конкретних вимог завдання, таких як продуктивність у реальному часі, точність і доступні обчислювальні ресурси. Тому рекомендується поекспериментувати з різними алгоритмами та оцінити їх продуктивність на перевірочному наборі або за допомогою інших відповідних метрик оцінки, щоб визначити найбільш підходящий алгоритм для даного завдання.
Підсумовуючи, для заданих вхідних даних масивів numpy, що зберігають теплові карти, що представляють ключові точки тіла, можна розглянути такі алгоритми, як Convolutional Pose Machines (CPM), OpenPose, DeepSort або SORT залежно від конкретних вимог завдання. Важливо поекспериментувати та оцінити продуктивність цих алгоритмів, щоб визначити найбільш підходящий.
Інші останні запитання та відповіді щодо дані:
- Чому необхідно збалансувати незбалансований набір даних під час навчання нейронної мережі глибокому навчанню?
- Чому перетасування даних є важливим під час роботи з набором даних MNIST у глибокому навчанні?
- Чим вбудовані набори даних TorchVision можуть бути корисними для початківців у глибокому навчанні?
- Яка мета розділення даних на навчальні та тестові набори даних у глибокому навчанні?
- Чому підготовка даних і маніпулювання ними вважаються важливою частиною процесу розробки моделі в глибокому навчанні?