ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနယ်ပယ်တွင် convolutional neural networks (CNNs) နှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ အရောင်ပုံများနှင့် မီးခိုးရောင်စကေးပုံများနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Python နှင့် PyTorch တို့ကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ အခြေအနေတွင်၊ ဤရုပ်ပုံနှစ်မျိုး၏ ကွာခြားချက်မှာ ၎င်းတို့ပိုင်ဆိုင်သည့် ချန်နယ်အရေအတွက်နှင့် ကွာခြားပါသည်။
RGB (အနီ၊ အစိမ်း၊ အပြာ) ဖော်မတ်တွင် အများအားဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည့် အရောင်ပုံများသည် အရောင်ချန်နယ်တစ်ခုစီ၏ ပြင်းထန်မှုနှင့် သက်ဆိုင်သည့် ချန်နယ်သုံးခု ပါဝင်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများသည် pixel တစ်ခုစီရှိအလင်း၏ပြင်းထန်မှုကိုကိုယ်စားပြုသည့်ချန်နယ်တစ်ခုရှိသည်။ ဤပုံများကို CNN သို့ ဖြည့်သွင်းသည့်အခါ ချန်နယ်အရေအတွက်၏ ဤပြောင်းလဲမှုသည် ထည့်သွင်းမှုအတိုင်းအတာအတွင်း ချိန်ညှိမှုများ လိုအပ်ပါသည်။
အရောင်ပုံများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင်၊ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နောက်ထပ်အတိုင်းအတာတစ်ခု ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများကို ပုံမှန်အားဖြင့် 2D တင်းဆာများ (အမြင့် x အနံ) အဖြစ် ကိုယ်စားပြုသော်လည်း အရောင်များကို 3D တင်းဆာများ (အမြင့် x အနံ x ချန်နယ်များ) အဖြစ် ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ CNN မှ ရောင်စုံပုံများကို မှတ်မိစေရန် လေ့ကျင့်ပေးသောအခါ၊ ရောင်စုံချန်နယ်များအတွက် ထည့်သွင်းဒေတာကို 3D ဖော်မတ်ဖြင့် တည်ဆောက်ရပါမည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ဤအယူအဆကိုဖော်ပြရန် ရိုးရှင်းသောဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ သင့်တွင် အတိုင်းအတာ 100×100 pixels ရှိသော အရောင်ပုံတစ်ပုံရှိသည်ဆိုပါစို့။ RGB ဖော်မတ်တွင်၊ ဤပုံကို 100x100x3 အတိုင်းအတာရှိသော tensor အဖြစ် ကိုယ်စားပြုမည်ဖြစ်ပြီး၊ နောက်ဆုံးအတိုင်းအတာသည် အရောင်ချန်နယ်သုံးခုနှင့် ကိုက်ညီသည့် နောက်ဆုံးအတိုင်းအတာဖြစ်သည်။ ဤပုံကို CNN မှတဆင့် ဖြတ်သန်းသည့်အခါ၊ ပုံတွင်ပါရှိသော အရောင်အချက်အလက်များမှ ထိထိရောက်ရောက် သင်ယူနိုင်စေရန် ဤ 3D ဖော်မတ်တွင် ထည့်သွင်းဒေတာကို လက်ခံရန် ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံတည်ဆောက်ပုံအား ဒီဇိုင်းထုတ်သင့်သည်။
ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ သင်သည် တူညီသည့်အတိုင်းအတာရှိသော မီးခိုးရောင်စကေးပုံများနှင့် အလုပ်လုပ်ပါက၊ အလင်း၏ပြင်းထန်မှုကိုကိုယ်စားပြုသည့်ချန်နယ်တစ်ခုသာပါဝင်သည့် input tensor သည် 100×100 ဖြစ်လိမ့်မည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ CNN ဗိသုကာလက်ရာသည် ချန်နယ်အတိုင်းအတာတစ်ခုမလိုအပ်ဘဲ 2D ထည့်သွင်းမှုဒေတာကို လက်ခံရန် ပြင်ဆင်သတ်မှတ်မည်ဖြစ်သည်။
ထို့ကြောင့်၊ convolutional neural network တွင် အရောင်ပုံများကို အောင်မြင်စွာ မှတ်မိရန်၊ အရောင်ပုံများတွင်ပါရှိသော အပိုချန်နယ်အချက်အလက်ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် input dimensions များကို ချိန်ညှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤကွဲပြားမှုများကို နားလည်ပြီး ထည့်သွင်းမှုဒေတာကို သင့်လျော်စွာဖွဲ့စည်းခြင်းဖြင့်၊ CNN များသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အရောင်အချက်အလက်များကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch:
- လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပစ်ခတ်ခြင်းဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နျူရွန်တစ်ခုကို အတုယူရန် စဉ်းစားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။
- အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် PyTorch ကို NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် အတည်ပြုခြင်း ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်ပါသလား။
- PyTorch run neural network model သို့မဟုတ် matplotlib ကိုလက်တွေ့ကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် tensor board ကိုအသုံးပြုသင့်ပါသလား။
- PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- ဤအဆိုပြုချက်သည် မှန်သည်လော သို့မဟုတ် မှားသလား "ခွဲခြားခြင်းအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအတွက် ရလဒ်သည် အတန်းများကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။"
- PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလား။
- ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ဘီလီယံ 30 နီးပါးရှိသော variables လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- အကြီးမားဆုံး convolutional neural network က ဘာကို ဖန်တီးတာလဲ။
- ထည့်သွင်းမှုသည် ViTPose ၏အထွက်ဖြစ်သည့် အပူမြေပုံကို သိမ်းဆည်းသည့် numpy arrays စာရင်းဖြစ်ပြီး numpy ဖိုင်တစ်ခုစီ၏ပုံသဏ္ဍာန်သည် [1, 17, 64, 48] သည် ကိုယ်ခန္ဓာအတွင်းရှိ အဓိကအချက် 17 ချက်နှင့် သက်ဆိုင်ပါက၊ မည်သည့် algorithm ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။