ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੀਟਮੈਪ ਦੀ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ViTPose ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਦੀ ਸ਼ਕਲ [1, 17, 64, 48] ਸਰੀਰ ਦੇ 17 ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਹੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟੌਰਚ ਨਾਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇੰਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਹੀਟਮੈਪ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਤੁਲਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਸੰਤੁਲਨ ਪੱਖਪਾਤੀ ਅਤੇ ਬੇਅਸਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਵਰਗਾਂ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮ ਹੈ। MNIST ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਅੰਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਲੇਬਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਦ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਟਾਰਚਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ?
TorchVision ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਅਣਗਿਣਤ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਜੋ ਕਿ ਪਾਈਟੋਰਚ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਸਰੋਤਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਟੋਰਚਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ?
ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਕਿਉਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਨੂੰ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ