U oblasti veštačke inteligencije, posebno u dubokom učenju sa Python-om i PyTorch-om, prilikom rada sa podacima i skupovima podataka, važno je odabrati odgovarajući algoritam za obradu i analizu datog ulaza. U ovom slučaju, ulaz se sastoji od liste numpy nizova, od kojih svaki čuva toplotnu mapu koja predstavlja izlaz ViTPose. Oblik svake numpy datoteke je [1, 17, 64, 48], što odgovara 17 ključnih tačaka u tijelu.
Da bismo odredili najprikladniji algoritam za obradu ove vrste podataka, moramo uzeti u obzir karakteristike i zahtjeve zadatka. Ključne tačke u telu, predstavljene toplotnom mapom, sugerišu da zadatak uključuje procenu poze ili analizu. Procjena poze ima za cilj locirati i identificirati položaje ključnih tjelesnih zglobova ili orijentira na slici ili videu. Ovo je temeljni zadatak u kompjuterskom vidu i ima brojne primjene, kao što su prepoznavanje akcija, interakcija čovjeka i računara i sistemi nadzora.
S obzirom na prirodu problema, jedan prikladan algoritam za analizu datih toplotnih mapa je Convolutional Pose Machines (CPMs). CPM-ovi su popularan izbor za zadatke procjene položaja jer koriste moć konvolucionih neuronskih mreža (CNN) za hvatanje prostornih ovisnosti i učenje diskriminativnih karakteristika iz ulaznih podataka. CPM se sastoji od više faza, od kojih svaka progresivno precizira procjenu položaja. Ulazne toplotne karte se mogu koristiti kao početna faza, a naredne faze mogu precizirati predviđanja na osnovu naučenih karakteristika.
Drugi algoritam koji bi se mogao uzeti u obzir je OpenPose algoritam. OpenPose je algoritam za procjenu položaja više osoba u realnom vremenu koji je stekao značajnu popularnost zbog svoje tačnosti i efikasnosti. Koristi kombinaciju CNN-a i Part Affinity Fields (PAF) za procjenu ključnih tačaka ljudske poze. Ulazne toplotne karte se mogu koristiti za generiranje PAF-ova koje zahtijeva OpenPose, a algoritam zatim može izvršiti procjenu položaja na datim podacima.
Dodatno, ako zadatak uključuje praćenje ključnih tačaka poze tokom vremena, mogu se koristiti algoritmi kao što su DeepSort ili Simple Online and Realtime Tracking (SORT). Ovi algoritmi kombinuju procenu poze sa tehnikama praćenja objekata kako bi obezbedili robusno i precizno praćenje ključnih tačaka tela u video zapisima ili sekvencama slika.
Važno je napomenuti da izbor algoritma zavisi i od specifičnih zahteva zadatka, kao što su performanse u realnom vremenu, tačnost i raspoloživi računski resursi. Zbog toga se preporučuje eksperimentisanje sa različitim algoritmima i procena njihovog učinka na skupu za validaciju ili putem drugih odgovarajućih metrika evaluacije kako bi se odredio najprikladniji algoritam za dati zadatak.
Da rezimiramo, za dati unos numpy nizova koji pohranjuju toplotne mape koje predstavljaju ključne tačke tijela, algoritmi kao što su Convolutional Pose Machines (CPMs), OpenPose, DeepSort ili SORT mogu se uzeti u obzir u zavisnosti od specifičnih zahtjeva zadatka. Neophodno je eksperimentisati i proceniti performanse ovih algoritama kako bi se odredio najprikladniji.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi podaci:
- Zašto je potrebno balansirati neuravnoteženi skup podataka kada obučavate neuronsku mrežu u dubokom učenju?
- Zašto je miješanje podataka važno kada radite sa MNIST skupom podataka u dubokom učenju?
- Kako TorchVision-ovi ugrađeni skupovi podataka mogu biti korisni za početnike u dubokom učenju?
- Koja je svrha odvajanja podataka u trening i testiranje skupova podataka u dubokom učenju?
- Zašto se priprema podataka i manipulacija smatra značajnim dijelom procesa razvoja modela u dubokom učenju?
Više pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- program: EITC/AI/DLPP dubinsko učenje uz Python i PyTorch (idite na program sertifikacije)
- Lekcija: podaci (idi na srodnu lekciju)
- Tema: Skupovi podataka (idi na srodnu temu)