आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में, विशेष रूप से पायथन और पायटोरच के साथ डीप लर्निंग में, डेटा और डेटासेट के साथ काम करते समय, दिए गए इनपुट को संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए उपयुक्त एल्गोरिदम चुनना महत्वपूर्ण है। इस मामले में, इनपुट में खस्ता सरणियों की एक सूची होती है, प्रत्येक एक हीटमैप संग्रहीत करता है जो ViTPose के आउटपुट का प्रतिनिधित्व करता है। प्रत्येक सुन्न फ़ाइल का आकार [1, 17, 64, 48] है, जो मुख्य भाग में 17 प्रमुख बिंदुओं से मेल खाता है।
इस प्रकार के डेटा को संसाधित करने के लिए सबसे उपयुक्त एल्गोरिदम निर्धारित करने के लिए, हमें कार्य की विशेषताओं और आवश्यकताओं पर विचार करने की आवश्यकता है। मुख्य भाग में मुख्य बिंदु, जैसा कि हीटमैप द्वारा दर्शाया गया है, सुझाव देता है कि कार्य में मुद्रा अनुमान या विश्लेषण शामिल है। पोज़ अनुमान का उद्देश्य किसी छवि या वीडियो में शरीर के प्रमुख जोड़ों या स्थलों की स्थिति का पता लगाना और पहचानना है। यह कंप्यूटर विज़न में एक मौलिक कार्य है और इसमें कई अनुप्रयोग हैं, जैसे क्रिया पहचान, मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन और निगरानी प्रणाली।
समस्या की प्रकृति को देखते हुए, प्रदान किए गए हीटमैप का विश्लेषण करने के लिए एक उपयुक्त एल्गोरिदम कन्वेन्शनल पोज़ मशीन (सीपीएम) है। सीपीएम मुद्रा अनुमान कार्यों के लिए एक लोकप्रिय विकल्प हैं क्योंकि वे स्थानिक निर्भरता को पकड़ने और इनपुट डेटा से भेदभावपूर्ण विशेषताओं को सीखने के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) की शक्ति का लाभ उठाते हैं। सीपीएम में कई चरण होते हैं, जिनमें से प्रत्येक चरण अनुमान को उत्तरोत्तर परिष्कृत करता है। इनपुट हीटमैप का उपयोग प्रारंभिक चरण के रूप में किया जा सकता है, और बाद के चरण सीखी गई विशेषताओं के आधार पर भविष्यवाणियों को परिष्कृत कर सकते हैं।
एक अन्य एल्गोरिथम जिस पर विचार किया जा सकता है वह है ओपनपोज़ एल्गोरिथम। ओपनपोज़ एक वास्तविक समय बहु-व्यक्ति मुद्रा अनुमान एल्गोरिथ्म है जिसने अपनी सटीकता और दक्षता के कारण महत्वपूर्ण लोकप्रियता हासिल की है। यह मानव मुद्रा के मुख्य बिंदुओं का अनुमान लगाने के लिए सीएनएन और पार्ट एफिनिटी फील्ड्स (पीएएफ) के संयोजन का उपयोग करता है। इनपुट हीटमैप्स का उपयोग ओपनपोज़ द्वारा आवश्यक पीएएफ उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है, और एल्गोरिदम फिर प्रदान किए गए डेटा पर पोज़ अनुमान लगा सकता है।
इसके अतिरिक्त, यदि कार्य में समय के साथ पोज़ कीपॉइंट्स को ट्रैक करना शामिल है, तो डीपसॉर्ट या सिंपल ऑनलाइन और रीयलटाइम ट्रैकिंग (एसओआरटी) जैसे एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है। ये एल्गोरिदम वीडियो या छवियों के अनुक्रमों में बॉडी कीपॉइंट्स की मजबूत और सटीक ट्रैकिंग प्रदान करने के लिए ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग तकनीकों के साथ पोज़ अनुमान को जोड़ते हैं।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एल्गोरिदम का चुनाव कार्य की विशिष्ट आवश्यकताओं, जैसे वास्तविक समय प्रदर्शन, सटीकता और उपलब्ध कम्प्यूटेशनल संसाधनों पर भी निर्भर करता है। इसलिए, दिए गए कार्य के लिए सबसे उपयुक्त एल्गोरिदम निर्धारित करने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम के साथ प्रयोग करने और सत्यापन सेट पर या अन्य उपयुक्त मूल्यांकन मेट्रिक्स के माध्यम से उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने की अनुशंसा की जाती है।
संक्षेप में कहें तो, बॉडी कीपॉइंट्स का प्रतिनिधित्व करने वाले हीटमैप्स को संग्रहीत करने वाले सुन्न सरणियों के दिए गए इनपुट के लिए, कार्य की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर कनवल्शनल पोज़ मशीन (सीपीएम), ओपनपोज़, डीपसॉर्ट या एसओआरटी जैसे एल्गोरिदम पर विचार किया जा सकता है। सबसे उपयुक्त एल्गोरिदम निर्धारित करने के लिए इन एल्गोरिदम के प्रदर्शन का प्रयोग और मूल्यांकन करना आवश्यक है।
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