Ing lapangan Artificial Intelligence, khusus ing Deep Learning karo Python lan PyTorch, nalika nggarap data lan dataset, penting kanggo milih algoritma sing cocog kanggo ngolah lan nganalisa input sing diwenehake. Ing kasus iki, input kalebu dhaptar array numpy, saben nyimpen peta panas sing makili output ViTPose. Wangun saben file numpy yaiku [1, 17, 64, 48], sing cocog karo 17 titik kunci ing awak.
Kanggo nemtokake algoritma sing paling cocok kanggo ngolah data jinis iki, kita kudu nimbang karakteristik lan syarat tugas ing tangan. Titik kunci ing awak, sing diwakili dening peta panas, nuduhake yen tugas kasebut kalebu ngira utawa analisis pose. Estimasi pose tujuane kanggo nemokake lan ngenali posisi sendi awak utawa landmark ing gambar utawa video. Iki minangka tugas dhasar ing visi komputer lan nduweni akeh aplikasi, kayata pangenalan tumindak, interaksi manungsa-komputer, lan sistem pengawasan.
Amarga sifat masalah kasebut, siji algoritma sing cocog kanggo nganalisa peta panas sing kasedhiya yaiku Convolutional Pose Machines (CPMs). CPM minangka pilihan populer kanggo tugas estimasi pose amarga nggunakake kekuwatan jaringan saraf convolutional (CNN) kanggo njupuk dependensi spasial lan sinau fitur diskriminatif saka data input. CPM kalebu pirang-pirang tahapan, saben nyaring perkiraan pose kanthi progresif. Peta panas input bisa digunakake minangka tahap wiwitan, lan tahap sabanjure bisa nyaring prediksi adhedhasar fitur sing wis dipelajari.
Algoritma liyane sing bisa dianggep yaiku algoritma OpenPose. OpenPose minangka algoritma estimasi pose multi-wong nyata-nyata sing wis entuk popularitas sing signifikan amarga akurasi lan efisiensi. Iki nggunakake kombinasi CNN lan Part Affinity Fields (PAFs) kanggo ngira-ngira titik kunci pose manungsa. Heatmaps input bisa digunakake kanggo ngasilake PAF sing dibutuhake dening OpenPose, lan algoritma kasebut banjur bisa nindakake taksiran pose ing data sing diwenehake.
Kajaba iku, yen tugas kasebut kalebu nglacak titik-titik kunci pose sajrone wektu, algoritma kayata DeepSort utawa Simple Online and Realtime Tracking (SORT) bisa digunakake. Algoritma iki nggabungake estimasi pose karo teknik pelacakan obyek kanggo nyedhiyakake pelacakan sing kuat lan akurat kanggo titik tombol awak ing video utawa urutan gambar.
Wigati dimangerteni manawa pilihan algoritma uga gumantung marang syarat spesifik tugas kasebut, kayata kinerja wektu nyata, akurasi, lan sumber daya komputasi sing kasedhiya. Mulane, dianjurake kanggo eksperimen karo algoritma sing beda-beda lan ngevaluasi kinerja ing set validasi utawa liwat metrik evaluasi liyane sing cocog kanggo nemtokake algoritma sing paling cocok kanggo tugas sing diwenehake.
Kanggo ngringkes, kanggo input diwenehi array numpy nyimpen heatmaps makili keypoints awak, algoritma kayata Convolutional Pose Machines (CPMs), OpenPose, DeepSort, utawa SORT bisa dianggep gumantung ing syarat tartamtu saka tugas. Penting kanggo nyoba lan ngevaluasi kinerja algoritma kasebut kanggo nemtokake sing paling cocog.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Data:
- Napa perlu kanggo ngimbangi dataset sing ora seimbang nalika nglatih jaringan saraf ing sinau jero?
- Napa shuffling data penting nalika nggarap dataset MNIST ing sinau jero?
- Kepiye dataset sing dibangun ing TorchVision bisa migunani kanggo pamula ing sinau jero?
- Apa tujuane misahake data dadi latihan lan nguji dataset ing sinau jero?
- Yagene persiapan lan manipulasi data dianggep minangka bagean penting saka proses pangembangan model ing pembelajaran jero?