কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষত পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ডিপ লার্নিং-এ, ডেটা এবং ডেটাসেটগুলির সাথে কাজ করার সময়, প্রদত্ত ইনপুট প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করার জন্য উপযুক্ত অ্যালগরিদম বেছে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ। এই ক্ষেত্রে, ইনপুটে নম্পি অ্যারেগুলির একটি তালিকা থাকে, প্রতিটিতে একটি হিটম্যাপ সংরক্ষণ করা হয় যা ViTPose-এর আউটপুটকে উপস্থাপন করে। প্রতিটি নম্পি ফাইলের আকৃতি হল [1, 17, 64, 48], যা শরীরের 17টি মূল পয়েন্টের সাথে মিলে যায়।
এই ধরণের ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্ধারণ করতে, আমাদের হাতে থাকা কাজের বৈশিষ্ট্য এবং প্রয়োজনীয়তাগুলি বিবেচনা করতে হবে। শরীরের মূল পয়েন্টগুলি, যেমন হিটম্যাপ দ্বারা উপস্থাপিত হয়, পরামর্শ দেয় যে কাজটিতে ভঙ্গি অনুমান বা বিশ্লেষণ জড়িত। ভঙ্গি অনুমানের লক্ষ্য একটি চিত্র বা ভিডিওতে মূল শরীরের জয়েন্ট বা ল্যান্ডমার্কের অবস্থান সনাক্ত করা এবং সনাক্ত করা। এটি কম্পিউটার ভিশনের একটি মৌলিক কাজ এবং এতে অসংখ্য অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, যেমন অ্যাকশন রিকগনিশন, মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়া এবং নজরদারি ব্যবস্থা।
সমস্যার প্রকৃতি বিবেচনা করে, প্রদত্ত হিটম্যাপগুলি বিশ্লেষণ করার জন্য একটি উপযুক্ত অ্যালগরিদম হল কনভোলিউশনাল পোজ মেশিন (CPMs)। সিপিএমগুলি ভঙ্গি অনুমান কার্যগুলির জন্য একটি জনপ্রিয় পছন্দ কারণ তারা স্থানিক নির্ভরতা ক্যাপচার করতে এবং ইনপুট ডেটা থেকে বৈষম্যমূলক বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের (সিএনএন) শক্তিকে কাজে লাগায়। CPM একাধিক ধাপ নিয়ে গঠিত, প্রতিটি ধাপে ধাপে ধাপে অনুমানকে পরিমার্জন করে। ইনপুট হিটম্যাপগুলি প্রাথমিক পর্যায় হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং পরবর্তী ধাপগুলি শেখা বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে পরিমার্জিত করতে পারে।
আরেকটি অ্যালগরিদম যা বিবেচনা করা যেতে পারে তা হল ওপেনপোজ অ্যালগরিদম। ওপেনপোজ হল একটি রিয়েল-টাইম মাল্টি-পারসন পোজ এস্টিমেশন অ্যালগরিদম যা এর যথার্থতা এবং দক্ষতার কারণে উল্লেখযোগ্য জনপ্রিয়তা পেয়েছে। এটি মানুষের পোজ কীপয়েন্ট অনুমান করতে CNN এবং পার্ট অ্যাফিনিটি ফিল্ড (PAFs) এর সংমিশ্রণ ব্যবহার করে। ইনপুট হিটম্যাপগুলি ওপেনপোজের জন্য প্রয়োজনীয় PAF তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং অ্যালগরিদম তারপরে প্রদত্ত ডেটাতে পোজ অনুমান করতে পারে।
অতিরিক্তভাবে, যদি টাস্কের সাথে সময়ের সাথে পোজ কীপয়েন্টগুলি ট্র্যাক করা জড়িত থাকে তবে ডিপসর্ট বা সিম্পল অনলাইন এবং রিয়েলটাইম ট্র্যাকিং (SORT) এর মতো অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে। এই অ্যালগরিদমগুলি ভিডিও বা চিত্রগুলির ক্রমগুলিতে শরীরের মূল পয়েন্টগুলির শক্তিশালী এবং সঠিক ট্র্যাকিং প্রদান করতে অবজেক্ট ট্র্যাকিং কৌশলগুলির সাথে ভঙ্গি অনুমানকে একত্রিত করে।
এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে অ্যালগরিদমের পছন্দ টাস্কের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপরও নির্ভর করে, যেমন রিয়েল-টাইম কর্মক্ষমতা, নির্ভুলতা এবং উপলব্ধ গণনামূলক সংস্থান। তাই, প্রদত্ত কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্ধারণ করতে বিভিন্ন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করার এবং একটি বৈধতা সেটে বা অন্যান্য উপযুক্ত মূল্যায়ন মেট্রিক্সের মাধ্যমে তাদের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার সুপারিশ করা হয়।
সংক্ষিপ্তভাবে বলতে গেলে, বডি কীপয়েন্টের প্রতিনিধিত্বকারী হিটম্যাপ সংরক্ষণকারী নম্পি অ্যারেগুলির প্রদত্ত ইনপুটের জন্য, অ্যালগরিদম যেমন কনভোলিউশনাল পোজ মেশিন (CPMs), OpenPose, DeepSort, বা SORT-কে টাস্কের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে বিবেচনা করা যেতে পারে। সবচেয়ে উপযুক্ত একটি নির্ধারণ করতে এই অ্যালগরিদমগুলির কার্যকারিতা পরীক্ষা করা এবং মূল্যায়ন করা অপরিহার্য।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর উপাত্ত:
- গভীর শিক্ষায় একটি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় একটি ভারসাম্যহীন ডেটাসেটের ভারসাম্য কেন প্রয়োজন?
- ডিপ লার্নিং-এ MNIST ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সময় ডেটা শাফেল করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
- টর্চভিশনের অন্তর্নির্মিত ডেটাসেটগুলি গভীর শিক্ষায় নতুনদের জন্য কীভাবে উপকারী হতে পারে?
- গভীর শিক্ষায় ডেটাসেটকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষায় ডেটা আলাদা করার উদ্দেশ্য কী?
- কেন ডেটা প্রস্তুতি এবং ম্যানিপুলেশনকে গভীর শিক্ষায় মডেল উন্নয়ন প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হিসাবে বিবেচনা করা হয়?