في مجال الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا في التعلم العميق باستخدام Python وPyTorch، عند العمل مع البيانات ومجموعات البيانات، من المهم اختيار الخوارزمية المناسبة لمعالجة وتحليل المدخلات المحددة. في هذه الحالة، يتكون الإدخال من قائمة من المصفوفات العددية، كل منها يخزن خريطة حرارية تمثل مخرجات ViTPose. شكل كل ملف فارغ هو [1، 17، 64، 48]، وهو ما يتوافق مع 17 نقطة رئيسية في النص.
لتحديد الخوارزمية الأكثر ملاءمة لمعالجة هذا النوع من البيانات، نحتاج إلى النظر في خصائص ومتطلبات المهمة المطروحة. تشير النقاط الرئيسية في الجسم، كما تمثلها الخريطة الحرارية، إلى أن المهمة تتضمن تقدير الوضعية أو تحليلها. يهدف تقدير الوضع إلى تحديد وتحديد مواضع مفاصل الجسم الرئيسية أو المعالم في الصورة أو الفيديو. هذه مهمة أساسية في رؤية الكمبيوتر ولها العديد من التطبيقات، مثل التعرف على الإجراءات، والتفاعل بين الإنسان والحاسوب، وأنظمة المراقبة.
نظرًا لطبيعة المشكلة، فإن إحدى الخوارزميات المناسبة لتحليل خرائط الحرارة المتوفرة هي آلات الوضعية التلافيفية (CPMs). تعد CPMs خيارًا شائعًا لمهام تقدير الوضع لأنها تستفيد من قوة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لالتقاط التبعيات المكانية وتعلم الميزات التمييزية من بيانات الإدخال. تتكون CPMs من مراحل متعددة، تعمل كل منها على تحسين تقدير الوضعية بشكل تدريجي. يمكن استخدام خرائط الحرارة المدخلة كمرحلة أولية، ويمكن للمراحل اللاحقة تحسين التنبؤات بناءً على الميزات التي تم تعلمها.
الخوارزمية الأخرى التي يمكن أخذها بعين الاعتبار هي خوارزمية OpenPose. OpenPose عبارة عن خوارزمية لتقدير الوضعيات لعدة أشخاص في الوقت الفعلي وقد اكتسبت شعبية كبيرة نظرًا لدقتها وكفاءتها. يستخدم مزيجًا من شبكات CNN وحقول التقارب الجزئي (PAFs) لتقدير النقاط الرئيسية لوضعية الإنسان. يمكن استخدام خرائط الحرارة المدخلة لإنشاء PAFs المطلوبة بواسطة OpenPose، ويمكن للخوارزمية بعد ذلك إجراء تقدير الوضع على البيانات المقدمة.
بالإضافة إلى ذلك، إذا كانت المهمة تتضمن تتبع النقاط الرئيسية للوضعية بمرور الوقت، فيمكن استخدام خوارزميات مثل DeepSort أو Simple Online and Realtime Tracking (SORT). تجمع هذه الخوارزميات بين تقدير الوضعية وتقنيات تتبع الكائنات لتوفير تتبع قوي ودقيق لنقاط مفاتيح الجسم في مقاطع الفيديو أو تسلسلات الصور.
من المهم ملاحظة أن اختيار الخوارزمية يعتمد أيضًا على المتطلبات المحددة للمهمة، مثل الأداء في الوقت الفعلي والدقة والموارد الحسابية المتاحة. ولذلك، يوصى بتجربة خوارزميات مختلفة وتقييم أدائها على مجموعة التحقق من الصحة أو من خلال مقاييس التقييم المناسبة الأخرى لتحديد الخوارزمية الأكثر ملاءمة للمهمة المحددة.
للتلخيص، بالنسبة للمدخلات المحددة للمصفوفات غير الدقيقة التي تخزن خرائط الحرارة التي تمثل نقاط مفاتيح الجسم، يمكن اعتبار الخوارزميات مثل آلات الوضع التلافيفي (CPMs) أو OpenPose أو DeepSort أو SORT اعتمادًا على المتطلبات المحددة للمهمة. ومن الضروري تجربة وتقييم أداء هذه الخوارزميات لتحديد الأنسب.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص البيانات:
- لماذا من الضروري موازنة مجموعة بيانات غير متوازنة عند تدريب شبكة عصبية في التعلم العميق؟
- لماذا يعتبر خلط البيانات مهمًا عند العمل مع مجموعة بيانات MNIST في التعلم العميق؟
- كيف يمكن أن تكون مجموعات البيانات المدمجة في TorchVision مفيدة للمبتدئين في التعلم العميق؟
- ما هو الغرض من فصل البيانات إلى تدريب واختبار مجموعات البيانات في التعلم العميق؟
- لماذا يعتبر إعداد البيانات ومعالجتها جزءًا مهمًا من عملية تطوير النموذج في التعلم العميق؟