En la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, kiam oni laboras kun datumoj kaj datumaroj, estas grave elekti la taŭgan algoritmon por prilabori kaj analizi la donitan enigaĵon. En ĉi tiu kazo, la enigo konsistas el listo de numpy tabeloj, ĉiu stokante varmmapon kiu reprezentas la eligon de ViTPose. La formo de ĉiu numpy dosiero estas [1, 17, 64, 48], kiu respondas al 17 ŝlosilaj punktoj en la korpo.
Por determini la plej taŭgan algoritmon por prilabori ĉi tiun tipon de datumoj, ni devas konsideri la karakterizaĵojn kaj postulojn de la tasko ĉemane. La ĉefpunktoj en la korpo, kiel reprezentite per la varmomapo, sugestas ke la tasko implikas pozon takson aŭ analizon. Pozotakso celas lokalizi kaj identigi la poziciojn de ŝlosilaj korpartikoj aŭ famaĵoj en bildo aŭ video. Tio estas fundamenta tasko en komputila vizio kaj havas multajn aplikojn, kiel ekzemple agrekono, hom-komputila interagado, kaj gvatsistemoj.
Surbaze de la naturo de la problemo, unu taŭga algoritmo por analizado de la provizitaj varmomapoj estas Convolutional Pose Machines (CPMoj). CPMoj estas populara elekto por pozaj taksadtaskoj ĉar ili ekspluatas la potencon de konvoluciaj neŭralaj retoj (CNNoj) por kapti spacajn dependecojn kaj lerni diskriminaciajn trajtojn de la enirdatenoj. CPMoj konsistas el multoblaj stadioj, ĉiu rafinante la poztakson laŭstadie. La eniga varmomapoj povas esti utiligitaj kiel la komenca stadio, kaj postaj stadioj povas rafini la prognozojn bazitajn sur la lernitaj ecoj.
Alia algoritmo kiu povus esti pripensita estas la OpenPose-algoritmo. OpenPose estas realtempa multpersona pozotakso-algoritmo kiu akiris gravan popularecon pro sia precizeco kaj efikeco. Ĝi utiligas kombinaĵon de CNN kaj Part Affinity Fields (PAF) por taksi homajn pozajn ŝlosilpunktojn. La eniga varmomapoj povas esti uzitaj por generi la PAFojn postulitajn fare de OpenPose, kaj la algoritmo tiam povas elfari poztakson sur la disponigitaj datenoj.
Aldone, se la tasko implikas spuri la pozajn ŝlosilpunktojn laŭlonge de la tempo, algoritmoj kiel DeepSort aŭ Simple Online kaj Realtime Tracking (SORT) povas esti uzataj. Ĉi tiuj algoritmoj kombinas poztakson kun objektaj spurteknikoj por disponigi fortikan kaj precizan spuradon de korpŝlosilpunktoj en vidbendoj aŭ sekvencoj de bildoj.
Gravas noti, ke la elekto de algoritmo ankaŭ dependas de la specifaj postuloj de la tasko, kiel realtempa efikeco, precizeco kaj disponeblaj komputilaj rimedoj. Tial, estas rekomendite eksperimenti kun malsamaj algoritmoj kaj taksi ilian efikecon sur validumaro aŭ per aliaj taŭgaj taksadmetrikoj por determini la plej taŭgan algoritmon por la donita tasko.
Por resumi, por la donita enigaĵo de numpy-aroj stokantaj varmmapojn reprezentantajn korpŝlosilpunktojn, algoritmoj kiel ekzemple Convolutional Pose Machines (CPMoj), OpenPose, DeepSort, aŭ SORT povas esti konsideritaj depende de la specifaj postuloj de la tasko. Estas esence eksperimenti kaj taksi la agadon de ĉi tiuj algoritmoj por determini la plej taŭgan.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri datumoj:
- Kial necesas ekvilibrigi malekvilibran datumaron dum trejnado de neŭrala reto en profunda lernado?
- Kial miksi la datumojn gravas kiam vi laboras kun la MNIST-datumaro en profunda lernado?
- Kiel la enkonstruitaj datumaroj de TorchVision povas esti utilaj por komencantoj en profunda lernado?
- Kio estas la celo apartigi datumojn en trejnadon kaj testadon de datumaroj en profunda lernado?
- Kial datumpreparo kaj manipulado estas konsiderataj kiel signifa parto de la modela evoluprocezo en profunda lernado?
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch (iru al la atestprogramo)
- Leciono: datumoj (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Datasets (iru al rilata temo)