செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக பைதான் மற்றும் பைடார்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றலில், தரவு மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது, கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீட்டைச் செயலாக்குவதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் பொருத்தமான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியம். இந்த வழக்கில், உள்ளீடு நம்பி வரிசைகளின் பட்டியலைக் கொண்டுள்ளது, ஒவ்வொன்றும் ViTPpose இன் வெளியீட்டைக் குறிக்கும் ஒரு ஹீட்மேப்பைச் சேமிக்கும். ஒவ்வொரு நம்பி கோப்பின் வடிவம் [1, 17, 64, 48] ஆகும், இது உடலில் உள்ள 17 முக்கிய புள்ளிகளுக்கு ஒத்திருக்கிறது.
இந்த வகை தரவைச் செயலாக்குவதற்கு மிகவும் பொருத்தமான வழிமுறையைத் தீர்மானிக்க, பணியின் பண்புகள் மற்றும் தேவைகளை நாம் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். உடலில் உள்ள முக்கிய புள்ளிகள், வெப்ப வரைபடத்தால் குறிப்பிடப்படுகின்றன, பணியானது போஸ் மதிப்பீடு அல்லது பகுப்பாய்வை உள்ளடக்கியது என்று பரிந்துரைக்கிறது. போஸ் மதிப்பீடு ஒரு படம் அல்லது வீடியோவில் முக்கிய உடல் மூட்டுகள் அல்லது அடையாளங்களின் நிலைகளைக் கண்டறிந்து அடையாளம் காண்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இது கணினி பார்வையில் ஒரு அடிப்படைப் பணியாகும், மேலும் செயல் அங்கீகாரம், மனித-கணினி தொடர்பு மற்றும் கண்காணிப்பு அமைப்புகள் போன்ற பல பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது.
சிக்கலின் தன்மையைக் கருத்தில் கொண்டு, வழங்கப்பட்ட ஹீட்மேப்களை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான ஒரு பொருத்தமான வழிமுறையானது கன்வல்யூஷனல் போஸ் மெஷின்கள் (CPMகள்) ஆகும். சிபிஎம்கள் போஸ் மதிப்பீட்டு பணிகளுக்கான பிரபலமான தேர்வாகும், ஏனெனில் அவை இடஞ்சார்ந்த சார்புகளைப் பிடிக்கவும் மற்றும் உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து பாரபட்சமான அம்சங்களைக் கற்றுக்கொள்ளவும் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் (சிஎன்என்) சக்தியைப் பயன்படுத்துகின்றன. சிபிஎம்கள் பல நிலைகளைக் கொண்டிருக்கின்றன, ஒவ்வொன்றும் போஸ் மதிப்பீட்டை படிப்படியாகச் செம்மைப்படுத்துகின்றன. உள்ளீட்டு ஹீட்மேப்களை ஆரம்ப நிலையாகப் பயன்படுத்தலாம், மேலும் அடுத்தடுத்த நிலைகள் கற்ற அம்சங்களின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செம்மைப்படுத்தலாம்.
கருத்தில் கொள்ளக்கூடிய மற்றொரு வழிமுறை OpenPose அல்காரிதம் ஆகும். OpenPose என்பது ஒரு நிகழ்நேர பல நபர் போஸ் மதிப்பீட்டு வழிமுறையாகும், இது அதன் துல்லியம் மற்றும் செயல்திறன் காரணமாக குறிப்பிடத்தக்க பிரபலத்தைப் பெற்றுள்ளது. இது மனித போஸ் முக்கிய புள்ளிகளை மதிப்பிடுவதற்கு CNNகள் மற்றும் பகுதி தொடர்பு புலங்கள் (PAFs) ஆகியவற்றின் கலவையைப் பயன்படுத்துகிறது. OpenPose க்கு தேவையான PAFகளை உருவாக்க உள்ளீடு ஹீட்மேப்கள் பயன்படுத்தப்படலாம், மேலும் அல்காரிதம் பின்னர் வழங்கப்பட்ட தரவில் போஸ் மதிப்பீட்டைச் செய்யலாம்.
கூடுதலாக, பணியானது காலப்போக்கில் போஸ் முக்கிய புள்ளிகளைக் கண்காணிப்பதை உள்ளடக்கியிருந்தால், DeepSort அல்லது Simple Online மற்றும் Realtime Tracking (SORT) போன்ற அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த அல்காரிதம்கள் போஸ் மதிப்பீட்டை ஆப்ஜெக்ட் டிராக்கிங் நுட்பங்களுடன் இணைத்து, வீடியோக்களில் அல்லது படங்களின் வரிசைகளில் உடல் முக்கிய புள்ளிகளை உறுதியான மற்றும் துல்லியமான கண்காணிப்பை வழங்குகின்றன.
நிகழ்நேர செயல்திறன், துல்லியம் மற்றும் கிடைக்கக்கூடிய கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் போன்ற பணியின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பொறுத்து அல்காரிதத்தின் தேர்வும் தங்கியுள்ளது என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். எனவே, கொடுக்கப்பட்ட பணிக்கு மிகவும் பொருத்தமான வழிமுறையைத் தீர்மானிக்க, வெவ்வேறு அல்காரிதம்களைப் பரிசோதித்து அவற்றின் செயல்திறனை சரிபார்ப்புத் தொகுப்பில் அல்லது பிற பொருத்தமான மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் மூலம் மதிப்பீடு செய்ய பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.
சுருக்கமாக, உடல் முக்கிய புள்ளிகளைக் குறிக்கும் ஹீட்மேப்களைச் சேமிக்கும் நம்பி அணிகளின் கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீட்டிற்கு, பணியின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பொறுத்து கன்வல்யூஷனல் போஸ் மெஷின்கள் (CPMகள்), OpenPose, DeepSort அல்லது SORT போன்ற அல்காரிதம்களைக் கருத்தில் கொள்ளலாம். மிகவும் பொருத்தமான ஒன்றைத் தீர்மானிக்க, இந்த அல்காரிதம்களின் செயல்திறனைப் பரிசோதித்து மதிப்பீடு செய்வது அவசியம்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் தேதி:
- ஆழமான கற்றலில் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிக்கும் போது சமநிலையற்ற தரவுத்தொகுப்பை ஏன் சமநிலைப்படுத்துவது அவசியம்?
- ஆழ்ந்த கற்றலில் MNIST தரவுத்தொகுப்புடன் பணிபுரியும் போது தரவை மாற்றுவது ஏன் முக்கியமானது?
- TorchVision இன் உள்ளமைக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் ஆழ்ந்த கற்றலில் ஆரம்பநிலையாளர்களுக்கு எவ்வாறு பயனுள்ளதாக இருக்கும்?
- ஆழமான கற்றலில் தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் சோதனை செய்வதற்கும் தரவைப் பிரிப்பதன் நோக்கம் என்ன?
- ஆழமான கற்றலில் மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையின் குறிப்பிடத்தக்க பகுதியாக தரவு தயாரித்தல் மற்றும் கையாளுதல் ஏன் கருதப்படுகிறது?