בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד ב-Deep Learning עם Python ו-PyTorch, בעבודה עם נתונים ומערכים, חשוב לבחור באלגוריתם המתאים לעיבוד וניתוח הקלט הנתון. במקרה זה, הקלט מורכב מרשימה של מערכים numpy, כל אחד מאחסן מפת חום המייצגת את הפלט של ViTPose. הצורה של כל קובץ numpy היא [1, 17, 64, 48], התואמת ל-17 נקודות מפתח בגוף.
כדי לקבוע את האלגוריתם המתאים ביותר לעיבוד סוג זה של נתונים, עלינו לשקול את המאפיינים והדרישות של המשימה שעל הפרק. נקודות המפתח בגוף, כפי שמיוצגות על ידי מפת החום, מצביעות על כך שהמשימה כוללת הערכת פוזות או ניתוח. הערכת תנוחה נועדה לאתר ולזהות את המיקומים של מפרקי גוף או ציוני דרך בתמונה או בסרטון. זוהי משימה בסיסית בראייה ממוחשבת ויש לה יישומים רבים, כגון זיהוי פעולה, אינטראקציה בין אדם למחשב ומערכות מעקב.
בהתחשב באופי הבעיה, אלגוריתם אחד המתאים לניתוח מפות החום שסופקו הוא מכונות תנועות קונבולוציוניות (CPM). מחירים לאלף הופעות הם בחירה פופולרית למשימות הערכת פוזות שכן הם ממנפים את הכוח של רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs) כדי ללכוד תלות מרחבית וללמוד תכונות הבחנה מנתוני הקלט. מחירים לאלף הופעות מורכבים משלבים מרובים, שכל אחד מהם משכלל את הערכת התנוחה בהדרגה. ניתן להשתמש במפות החום הקלט כשלב הראשוני, ושלבים הבאים יכולים לחדד את התחזיות בהתבסס על התכונות הנלמדות.
אלגוריתם נוסף שניתן לשקול הוא אלגוריתם OpenPose. OpenPose הוא אלגוריתם להערכת תנוחות מרובות אנשים בזמן אמת שצבר פופולריות משמעותית בזכות הדיוק והיעילות שלו. הוא משתמש בשילוב של CNN ו-Part Affinity Fields (PAFs) כדי להעריך את נקודות המפתח של הפוזה האנושית. ניתן להשתמש במפות החום של הקלט כדי ליצור את ה-PAFs הנדרשים על-ידי OpenPose, והאלגוריתם יכול לבצע הערכת פוזה על הנתונים שסופקו.
בנוסף, אם המשימה כוללת מעקב אחר נקודות המפתח של התנוחה לאורך זמן, ניתן להשתמש באלגוריתמים כגון DeepSort או Simple Online ו- Realtime Tracking (SORT). אלגוריתמים אלה משלבים הערכת פוזות עם טכניקות מעקב אחר אובייקטים כדי לספק מעקב חזק ומדויק של נקודות מפתח של הגוף בסרטוני וידאו או רצפי תמונות.
חשוב לציין שבחירת האלגוריתם תלויה גם בדרישות הספציפיות של המשימה, כמו ביצועים בזמן אמת, דיוק ומשאבי חישוב זמינים. לכן, מומלץ להתנסות באלגוריתמים שונים ולהעריך את ביצועיהם על ערכת אימות או באמצעות מדדי הערכה מתאימים אחרים כדי לקבוע את האלגוריתם המתאים ביותר למשימה הנתונה.
לסיכום, עבור הקלט הנתון של מערכים numpy המאחסנים מפות חום המייצגות נקודות מפתח של הגוף, ניתן לשקול אלגוריתמים כגון Convolutional Pose Machines (CPMs), OpenPose, DeepSort או SORT בהתאם לדרישות הספציפיות של המשימה. חיוני להתנסות ולהעריך את הביצועים של אלגוריתמים אלה כדי לקבוע את המתאים ביותר.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא נתונים:
- מדוע יש צורך לאזן מערך נתונים לא מאוזן בעת אימון רשת עצבית בלמידה עמוקה?
- מדוע ערבוב הנתונים חשוב בעבודה עם מערך הנתונים של MNIST בלמידה עמוקה?
- כיצד מערכי הנתונים המובנים של TorchVision יכולים להיות מועילים למתחילים בלמידה עמוקה?
- מהי המטרה של הפרדת נתונים למערכי נתונים הדרכה ובדיקה בלמידה עמוקה?
- מדוע הכנת נתונים ומניפולציה נחשבים לחלק משמעותי מתהליך פיתוח המודל בלמידה עמוקה?
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: EITC/AI/DLPP למידה עמוקה עם Python ו- PyTorch (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: נתונים (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: מערכי נתונים (עבור לנושא קשור)