Sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa Deep Learning with Python at PyTorch, kapag nagtatrabaho sa data at mga dataset, mahalagang piliin ang naaangkop na algorithm para iproseso at suriin ang ibinigay na input. Sa kasong ito, ang input ay binubuo ng isang listahan ng mga numpy array, ang bawat isa ay nag-iimbak ng isang heatmap na kumakatawan sa output ng ViTPose. Ang hugis ng bawat numpy file ay [1, 17, 64, 48], na tumutugma sa 17 key point sa katawan.
Upang matukoy ang pinaka-angkop na algorithm para sa pagproseso ng ganitong uri ng data, kailangan nating isaalang-alang ang mga katangian at mga kinakailangan ng gawain sa kamay. Ang mga pangunahing punto sa katawan, na kinakatawan ng heatmap, ay nagmumungkahi na ang gawain ay nagsasangkot ng pagtatantya o pagsusuri ng pose. Ang pagtatantya ng pose ay naglalayong hanapin at tukuyin ang mga posisyon ng mga pangunahing joint ng katawan o palatandaan sa isang larawan o video. Ito ay isang pangunahing gawain sa computer vision at may maraming mga aplikasyon, tulad ng pagkilala sa aksyon, pakikipag-ugnayan ng tao-computer, at mga sistema ng pagsubaybay.
Dahil sa likas na katangian ng problema, ang isang angkop na algorithm para sa pagsusuri sa ibinigay na mga heatmap ay Convolutional Pose Machines (CPMs). Ang mga CPM ay isang tanyag na pagpipilian para sa mga gawain sa pagtatantya ng pose habang ginagamit nila ang kapangyarihan ng mga convolutional neural network (CNN) upang makuha ang mga spatial na dependency at matuto ng mga tampok na diskriminasyon mula sa data ng input. Ang mga CPM ay binubuo ng maraming yugto, bawat isa ay unti-unting pinipino ang pagtatantya ng pose. Maaaring gamitin ang input heatmaps bilang paunang yugto, at maaaring pinuhin ng mga kasunod na yugto ang mga hula batay sa mga natutunang feature.
Ang isa pang algorithm na maaaring isaalang-alang ay ang OpenPose algorithm. Ang OpenPose ay isang real-time na multi-person pose estimation algorithm na nakakuha ng makabuluhang katanyagan dahil sa katumpakan at kahusayan nito. Gumagamit ito ng kumbinasyon ng mga CNN at Part Affinity Fields (PAFs) upang tantyahin ang mga keypoint ng pose ng tao. Ang input heatmaps ay maaaring gamitin upang bumuo ng mga PAF na kinakailangan ng OpenPose, at ang algorithm ay maaaring magsagawa ng pagtatantya ng pose sa ibinigay na data.
Bukod pa rito, kung ang gawain ay nagsasangkot ng pagsubaybay sa mga pose na keypoint sa paglipas ng panahon, ang mga algorithm tulad ng DeepSort o Simple Online at Realtime Tracking (SORT) ay maaaring gamitin. Pinagsasama ng mga algorithm na ito ang pagtatantya ng pose sa mga diskarte sa pagsubaybay sa bagay upang magbigay ng matatag at tumpak na pagsubaybay sa mga keypoint ng katawan sa mga video o pagkakasunud-sunod ng mga larawan.
Mahalagang tandaan na ang pagpili ng algorithm ay nakadepende rin sa mga partikular na pangangailangan ng gawain, tulad ng real-time na pagganap, katumpakan, at magagamit na mga mapagkukunan ng computational. Samakatuwid, inirerekumenda na mag-eksperimento sa iba't ibang mga algorithm at suriin ang kanilang pagganap sa isang hanay ng pagpapatunay o sa pamamagitan ng iba pang naaangkop na sukatan ng pagsusuri upang matukoy ang pinakaangkop na algorithm para sa ibinigay na gawain.
Upang buod, para sa ibinigay na input ng mga numpy array na nag-iimbak ng mga heatmap na kumakatawan sa mga body keypoint, ang mga algorithm tulad ng Convolutional Pose Machines (CPMs), OpenPose, DeepSort, o SORT ay maaaring isaalang-alang depende sa mga partikular na kinakailangan ng gawain. Mahalagang mag-eksperimento at suriin ang pagganap ng mga algorithm na ito upang matukoy ang pinakaangkop.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa data:
- Bakit kailangang balansehin ang isang hindi balanseng dataset kapag sinasanay ang isang neural network sa malalim na pag-aaral?
- Bakit mahalaga ang pag-shuffle ng data kapag nagtatrabaho sa dataset ng MNIST sa malalim na pag-aaral?
- Paano magiging kapaki-pakinabang ang mga built-in na dataset ng TorchVision para sa mga nagsisimula sa malalim na pag-aaral?
- Ano ang layunin ng paghihiwalay ng data sa pagsasanay at pagsubok ng mga dataset sa malalim na pag-aaral?
- Bakit itinuturing na isang mahalagang bahagi ng proseso ng pagbuo ng modelo sa malalim na pag-aaral ang paghahanda at pagmamanipula ng data?