ในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะใน Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch เมื่อทำงานกับข้อมูลและชุดข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์อินพุตที่กำหนด ในกรณีนี้ อินพุตประกอบด้วยรายการอาร์เรย์จำนวนมาก โดยแต่ละอาร์เรย์จะจัดเก็บแผนที่ความร้อนที่แสดงถึงเอาต์พุตของ ViTPose รูปร่างของไฟล์ตัวเลขแต่ละไฟล์คือ [1, 17, 64, 48] ซึ่งสอดคล้องกับจุดสำคัญ 17 จุดในร่างกาย
เพื่อกำหนดอัลกอริธึมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการประมวลผลข้อมูลประเภทนี้ เราต้องพิจารณาคุณลักษณะและความต้องการของงานที่ทำอยู่ ประเด็นสำคัญในร่างกาย ดังที่แสดงโดยแผนที่ความร้อน แนะนำว่างานเกี่ยวข้องกับการประมาณค่าหรือการวิเคราะห์ การประมาณท่าทางมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาและระบุตำแหน่งของข้อต่อหลักหรือจุดสังเกตในภาพหรือวิดีโอ นี่เป็นงานพื้นฐานในการมองเห็นคอมพิวเตอร์และมีแอปพลิเคชันมากมาย เช่น การจดจำการกระทำ การโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ และระบบเฝ้าระวัง
เมื่อพิจารณาถึงลักษณะของปัญหาแล้ว อัลกอริธึมที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์แผนที่ความร้อนที่ให้มาคือ Convolutional Pose Machines (CPM) CPM เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับงานการประมาณค่าแบบโพสท่า เนื่องจากพวกมันใช้ประโยชน์จากพลังของโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) เพื่อบันทึกการพึ่งพาเชิงพื้นที่และเรียนรู้คุณสมบัติการเลือกปฏิบัติจากข้อมูลอินพุต CPM ประกอบด้วยหลายขั้นตอน โดยแต่ละขั้นตอนจะมีการปรับปรุงการประมาณค่าแบบค่อยเป็นค่อยไป แผนที่ความร้อนอินพุตสามารถใช้เป็นระยะเริ่มแรกได้ และระยะต่อๆ ไปสามารถปรับการทำนายตามคุณลักษณะที่เรียนรู้ได้
อัลกอริธึมอื่นที่สามารถพิจารณาได้คืออัลกอริธึม OpenPose OpenPose เป็นอัลกอริธึมการประมาณท่าทางหลายคนแบบเรียลไทม์ที่ได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากมีความแม่นยำและประสิทธิภาพ โดยจะใช้การผสมผสานระหว่าง CNN และ Part Affinity Fields (PAF) เพื่อประมาณจุดสำคัญของท่าทางของมนุษย์ สามารถใช้แผนที่ความร้อนอินพุตเพื่อสร้าง PAF ที่ต้องการโดย OpenPose จากนั้นอัลกอริทึมก็สามารถทำการประมาณค่าของข้อมูลที่ให้มาได้
นอกจากนี้ หากงานเกี่ยวข้องกับการติดตามจุดสำคัญของท่าทางเมื่อเวลาผ่านไป สามารถใช้อัลกอริธึม เช่น DeepSort หรือ Simple Online และ Realtime Tracking (SORT) ได้ อัลกอริธึมเหล่านี้รวมการประมาณค่าท่าทางเข้ากับเทคนิคการติดตามวัตถุ เพื่อให้การติดตามจุดสำคัญของร่างกายในวิดีโอหรือลำดับภาพมีประสิทธิภาพและแม่นยำ
สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือการเลือกอัลกอริทึมยังขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของงานด้วย เช่น ประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ ความแม่นยำ และทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่ ดังนั้นจึงขอแนะนำให้ทดลองกับอัลกอริธึมต่างๆ และประเมินประสิทธิภาพในชุดการตรวจสอบหรือผ่านตัวชี้วัดการประเมินที่เหมาะสมอื่นๆ เพื่อกำหนดอัลกอริธึมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานที่กำหนด
โดยสรุป สำหรับอินพุตที่กำหนดของอาร์เรย์จำนวนมากที่จัดเก็บแผนที่ความร้อนที่แสดงถึงจุดสำคัญของเนื้อหานั้น อัลกอริทึม เช่น Convolutional Pose Machines (CPM), OpenPose, DeepSort หรือ SORT สามารถนำมาพิจารณาได้ ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของงาน จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทดลองและประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริธึมเหล่านี้เพื่อกำหนดอัลกอริธึมที่เหมาะสมที่สุด
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ข้อมูล:
- เหตุใดจึงจำเป็นต้องปรับสมดุลชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลเมื่อฝึกโครงข่ายประสาทเทียมในการเรียนรู้เชิงลึก
- เหตุใดการสับเปลี่ยนข้อมูลจึงมีความสำคัญเมื่อทำงานกับชุดข้อมูล MNIST ในการเรียนรู้เชิงลึก
- ชุดข้อมูลในตัวของ TorchVision จะเป็นประโยชน์สำหรับผู้เริ่มต้นในการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของการแยกข้อมูลออกเป็นชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบในการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร
- เหตุใดการเตรียมและการจัดการข้อมูลจึงถือว่าเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการพัฒนาแบบจำลองในการเรียนรู้เชิงลึก
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: ปัญญาประดิษฐ์
- โปรแกรม: EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: ข้อมูล (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: ชุดข้อมูล (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)