Στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης, συγκεκριμένα στο Deep Learning με Python και PyTorch, όταν εργάζεστε με δεδομένα και σύνολα δεδομένων, είναι σημαντικό να επιλέγετε τον κατάλληλο αλγόριθμο για την επεξεργασία και την ανάλυση των δεδομένων εισόδου. Σε αυτήν την περίπτωση, η είσοδος αποτελείται από μια λίστα numpy συστοιχιών, καθεμία από τις οποίες αποθηκεύει έναν θερμικό χάρτη που αντιπροσωπεύει την έξοδο του ViTPose. Το σχήμα κάθε numpy αρχείου είναι [1, 17, 64, 48], που αντιστοιχεί σε 17 βασικά σημεία στο σώμα.
Για να προσδιορίσουμε τον καταλληλότερο αλγόριθμο για την επεξεργασία αυτού του τύπου δεδομένων, πρέπει να λάβουμε υπόψη τα χαρακτηριστικά και τις απαιτήσεις της εργασίας. Τα βασικά σημεία στο σώμα, όπως αντιπροσωπεύονται από τον θερμικό χάρτη, υποδηλώνουν ότι η εργασία περιλαμβάνει εκτίμηση πόζας ή ανάλυση. Η εκτίμηση πόζας στοχεύει στον εντοπισμό και τον εντοπισμό των θέσεων των βασικών αρθρώσεων του σώματος ή των ορόσημων σε μια εικόνα ή ένα βίντεο. Αυτό είναι ένα θεμελιώδες έργο στην όραση υπολογιστή και έχει πολλές εφαρμογές, όπως η αναγνώριση ενεργειών, η αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή και τα συστήματα επιτήρησης.
Δεδομένης της φύσης του προβλήματος, ένας κατάλληλος αλγόριθμος για την ανάλυση των παρεχόμενων χαρτών θερμότητας είναι οι Συνολικές Μηχανές Πόσης (CPMs). Τα CPM είναι μια δημοφιλής επιλογή για εργασίες εκτίμησης πόζας, καθώς αξιοποιούν τη δύναμη των συνελικτικών νευρωνικών δικτύων (CNN) για να καταγράφουν χωρικές εξαρτήσεις και να μαθαίνουν διακριτικά χαρακτηριστικά από τα δεδομένα εισόδου. Τα CPM αποτελούνται από πολλαπλά στάδια, καθένα από τα οποία βελτιώνει την εκτίμηση της πόζας σταδιακά. Οι χάρτες θερμότητας εισόδου μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως αρχικό στάδιο και τα επόμενα στάδια μπορούν να βελτιώσουν τις προβλέψεις με βάση τα χαρακτηριστικά που έχουν μάθει.
Ένας άλλος αλγόριθμος που θα μπορούσε να ληφθεί υπόψη είναι ο αλγόριθμος OpenPose. Το OpenPose είναι ένας αλγόριθμος εκτίμησης πόζας πολλών ατόμων σε πραγματικό χρόνο που έχει κερδίσει σημαντική δημοτικότητα λόγω της ακρίβειας και της αποτελεσματικότητάς του. Χρησιμοποιεί έναν συνδυασμό CNN και Part Affinity Fields (PAF) για την εκτίμηση των βασικών σημείων ανθρώπινης στάσης. Οι χάρτες θερμότητας εισόδου μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία των PAF που απαιτούνται από το OpenPose και ο αλγόριθμος μπορεί στη συνέχεια να εκτελέσει εκτίμηση πόζας στα παρεχόμενα δεδομένα.
Επιπλέον, εάν η εργασία περιλαμβάνει παρακολούθηση των σημείων κλειδιών πόζας με την πάροδο του χρόνου, μπορούν να χρησιμοποιηθούν αλγόριθμοι όπως DeepSort ή Simple Online και Tracking σε πραγματικό χρόνο (SORT). Αυτοί οι αλγόριθμοι συνδυάζουν την εκτίμηση πόζας με τεχνικές παρακολούθησης αντικειμένων για να παρέχουν ισχυρή και ακριβή παρακολούθηση των σημείων κλειδιά του σώματος σε βίντεο ή σειρές εικόνων.
Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η επιλογή του αλγορίθμου εξαρτάται επίσης από τις συγκεκριμένες απαιτήσεις της εργασίας, όπως η απόδοση σε πραγματικό χρόνο, η ακρίβεια και οι διαθέσιμοι υπολογιστικοί πόροι. Επομένως, συνιστάται ο πειραματισμός με διαφορετικούς αλγόριθμους και η αξιολόγηση της απόδοσής τους σε ένα σύνολο επικύρωσης ή μέσω άλλων κατάλληλων μετρήσεων αξιολόγησης για τον προσδιορισμό του καταλληλότερου αλγόριθμου για τη δεδομένη εργασία.
Για να συνοψίσουμε, για τη δεδομένη είσοδο numpy συστοιχιών που αποθηκεύουν χάρτες θερμότητας που αντιπροσωπεύουν σημεία-κλειδιά σώματος, αλγόριθμοι όπως Convolutional Pose Machines (CPM), OpenPose, DeepSort ή SORT μπορούν να ληφθούν υπόψη ανάλογα με τις συγκεκριμένες απαιτήσεις της εργασίας. Είναι απαραίτητο να πειραματιστείτε και να αξιολογήσετε την απόδοση αυτών των αλγορίθμων για να προσδιορίσετε τον καταλληλότερο.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με ημερομηνία:
- Γιατί είναι απαραίτητο να εξισορροπηθεί ένα μη ισορροπημένο σύνολο δεδομένων κατά την εκπαίδευση ενός νευρωνικού δικτύου στη βαθιά μάθηση;
- Γιατί είναι σημαντικό να ανακατεύετε τα δεδομένα όταν εργάζεστε με το σύνολο δεδομένων MNIST στη βαθιά μάθηση;
- Πώς μπορούν τα ενσωματωμένα σύνολα δεδομένων του TorchVision να είναι ωφέλιμα για αρχάριους στη βαθιά εκμάθηση;
- Ποιος είναι ο σκοπός του διαχωρισμού των δεδομένων σε σύνολα δεδομένων κατάρτισης και δοκιμής στη βαθιά μάθηση;
- Γιατί η προετοιμασία και ο χειρισμός δεδομένων θεωρείται σημαντικό μέρος της διαδικασίας ανάπτυξης μοντέλων στη βαθιά μάθηση;