V oblasti umělé inteligence, konkrétně v Deep Learning with Python a PyTorch, je při práci s daty a datovými sadami důležité zvolit vhodný algoritmus pro zpracování a analýzu daného vstupu. V tomto případě se vstup skládá ze seznamu numpy polí, z nichž každé ukládá teplotní mapu, která představuje výstup ViTPose. Tvar každého numpy souboru je [1, 17, 64, 48], což odpovídá 17 klíčovým bodům v těle.
Abychom určili nejvhodnější algoritmus pro zpracování tohoto typu dat, musíme zvážit vlastnosti a požadavky dané úlohy. Klíčové body v těle, jak je znázorňuje teplotní mapa, naznačují, že úkol zahrnuje odhad nebo analýzu pozice. Odhad pozice má za cíl lokalizovat a identifikovat pozice klíčových tělesných kloubů nebo orientačních bodů na obrázku nebo videu. To je základní úkol v počítačovém vidění a má četné aplikace, jako je rozpoznávání akcí, interakce člověk-počítač a sledovací systémy.
Vzhledem k povaze problému je jedním vhodným algoritmem pro analýzu poskytnutých teplotních map Convolutional Pose Machines (CPM). CPM jsou oblíbenou volbou pro úlohy odhadu pozice, protože využívají sílu konvolučních neuronových sítí (CNN) k zachycení prostorových závislostí a učení se rozlišovacích funkcí ze vstupních dat. CPM se skládají z několika fází, z nichž každá postupně zpřesňuje odhad pozice. Vstupní teplotní mapy lze použít jako počáteční fázi a následné fáze mohou zpřesnit předpovědi na základě naučených vlastností.
Dalším algoritmem, který by mohl být zvažován, je algoritmus OpenPose. OpenPose je algoritmus pro odhad pozice více osob v reálném čase, který si získal významnou popularitu díky své přesnosti a účinnosti. K odhadu klíčových bodů lidské pozice využívá kombinaci CNN a Part Affinity Fields (PAF). Vstupní teplotní mapy lze použít ke generování PAF požadovaných OpenPose a algoritmus pak může provést odhad pozice na poskytnutých datech.
Kromě toho, pokud úkol zahrnuje sledování klíčových bodů pozice v průběhu času, lze použít algoritmy jako DeepSort nebo Simple Online and Realtime Tracking (SORT). Tyto algoritmy kombinují odhad pozice s technikami sledování objektů a poskytují robustní a přesné sledování klíčových bodů těla ve videích nebo sekvencích obrázků.
Je důležité poznamenat, že výběr algoritmu také závisí na konkrétních požadavcích úlohy, jako je výkon v reálném čase, přesnost a dostupné výpočetní zdroje. Proto se doporučuje experimentovat s různými algoritmy a vyhodnocovat jejich výkon na ověřovací sadě nebo prostřednictvím jiných vhodných vyhodnocovacích metrik pro určení nejvhodnějšího algoritmu pro danou úlohu.
Abychom to shrnuli, pro daný vstup numpy polí ukládajících heatmapy představující klíčové body těla lze v závislosti na konkrétních požadavcích úlohy zvážit algoritmy jako Convolutional Pose Machines (CPM), OpenPose, DeepSort nebo SORT. Je nezbytné experimentovat a hodnotit výkon těchto algoritmů, aby bylo možné určit ten nejvhodnější.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Data:
- Proč je nutné při trénování neuronové sítě v hlubokém učení vyvažovat nevyváženou datovou sadu?
- Proč je při práci s datovou sadou MNIST v hlubokém učení důležité míchání dat?
- Jak mohou být vestavěné datové sady TorchVision přínosné pro začátečníky v hlubokém učení?
- Jaký je účel rozdělení dat do tréninkových a testovacích datových sad v hlubokém učení?
- Proč je příprava dat a manipulace s nimi považována za významnou součást procesu vývoje modelu v hlubokém učení?