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このAI論文は、デュアル1-Dヒートマップを使用したリアルタイムマルチパーソンポーズ推定の画期的な技術であるRTMOを紹介しています

姿勢推定とは、物体の位置と方向を空間上で決定することを含む分野であり、継続的に新しい手法を開発して精度とパフォーマンスを向上させてきました。清華深圳国際研究大学院、上海AIラボ、南洋理工大学の研究者たちは、最近、新しいRTMOフレームワークを開発することでこの分野に貢献しました。このフレームワークは、姿勢推定の精度と効率を向上させるポテンシャルを持ち、ロボット工学、拡張現実、仮想現実など、さまざまなアプリケーションに大きな影響を与える可能性があります。 RTMOは既存の手法における精度とリアルタイム性のトレードオフを解消するために設計されたワンステージの姿勢推定フレームワークです。RTMOは座標の分類と密な予測モデルを統合し、トップダウンアプローチと同等の精度を実現しながら、高速性を維持することで、他のワンステージの姿勢推定器を凌駕しています。リアルタイムのマルチパーソン姿勢推定はコンピュータビジョンの課題であり、既存の手法は速度と精度のバランスをとるために支援が必要です。トップダウンアプローチまたはワンステージアプローチのいずれかには、推論時間または精度の制約があります。RTMOはワンステージの姿勢推定フレームワークであり、YOLOアーキテクチャと座標の分類を組み合わせています。RTMOは動的座標分類器と特別な損失関数を用いて課題を解決し、COCOでの高い平均適合度を維持しながら、リアルタイムのパフォーマンスを実現しています。この研究では、YOLOのようなアーキテクチャを使用し、背骨とハイブリッドエンコーダを持つRTMOというリアルタイムのマルチパーソン姿勢推定フレームワークを提案しています。デュアル畳み込みブロックは各空間レベルでスコアとポーズ特徴を生成します。この手法は動的座標分類器と特別な損失関数を用いて、座標の分類と密な予測モデルの非互換性に対処しています。動的ビンエンコーディングを使用してビンごとの表現を作成し、クラス分類タスクにはガウスラベルスムージングと交差エントロピー損失を用いています。 RTMOは、高い精度とリアルタイム性を備えたワンステージの姿勢推定フレームワークであり、先端のワンステージ姿勢推定器よりも優れた性能を発揮し、同じ背骨を使用しておよそ9倍速く動作します。最大モデルのRTMO-lはCOCO val2017で74.8%のAPを達成し、単一のV100 GPUで秒あたり141フレームを実行します。異なるシナリオで、RTMOシリーズはパフォーマンスと速度で同等の軽量なワンステージ手法を上回り、効率と正確性を示しています。追加のトレーニングデータを使用することで、RTMO-lは最新の81.7の平均適合度を達成します。このフレームワークは、各キーポイントに対して頑強かつコンテキスト感知型の予測を容易にする空間的に正確なヒートマップを生成します。 https://arxiv.org/abs/2312.07526v1 まとめると、この研究の要点は以下の通りです: RTMOは高い精度とリアルタイム性を持つ姿勢推定フレームワークです。 RTMOはYOLOアーキテクチャ内で座標の分類をシームレスに統合しています。 RTMOは、座標ビンを使用した革新的な座標の分類技術を活用し、正確なキーポイントの位置特定を実現しています。 RTMOは、先端のワンステージ姿勢推定器を凌駕し、COCOで高い平均適合度を達成しながらも、大幅に高速です。 RTMOは難しいマルチパーソンのシナリオで優れた性能を発揮し、頑健な、コンテキスト感知型の予測のための空間的に正確なヒートマップを生成します。 RTMOは既存のトップダウンおよびワンステージのマルチパーソン姿勢推定手法のパフォーマンスと速度をバランスさせます。

「Pythonで出版品質のヒートマップを作成する方法」

ヒートマップは、数量データを伝えるための情報提供図として使用することができますヒートマップは、簡単に読みやすい形式でデータを伝えるために使用され、簡潔なデータの要約を提供しますPythonには、これらのデータを伝えるためのツールがいくつかあります

最適なチャートを選ぶことで、洞察を最大化しましょう：ネットワーク、ヒートマップ、またはサンキーダイアグラム？

可視化はデータ分析の重要な部分であり、データを洞察に変え、ストーリーテリングをサポートすることができますこのブログ記事では、ネットワークチャート、ヒートマップ、サンキーダイアグラムに焦点を当てます…

新しいSHAPプロット：バイオリンプロットとヒートマップ

SHAPバイオリンプロットとヒートマッププロットのためのコードですこれらのプロットの新しい洞察とバリエーションを探索しますこれらはSHAPバージョン0.42.1で利用可能です

「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

2. 全体像 3. 環境初期の基礎 4. エージェントの実装ニューラルアーキテクチャとポリシー 5. 環境への影響仕上げ 6. 経験から学ぶ...

モデルインサイトの視覚化：ディープラーニングにおけるGrad-CAMのガイド

イントロダクショングラジエント重み付きクラスアクティベーションマッピングは、CNNでの意思決定を可視化し理解するためのディープラーニングのテクニックです。この画期的なテクニックはCNNが行った隠れた意思決定を明らかにし、不透明なモデルを透明なストーリーテラーに変えます。これは、ニューラルネットワークの注意を引く画像の本質をスポットライトで浮き彫りにする魔法レンズと考えてください。では、どのように機能するのでしょうか？ Grad-CAMは、最後の畳み込み層の勾配を分析することで、特定のクラスの各特徴マップの重要性を解読します。 Grad-CAMはCNNを解釈し、予測を明らかにし、デバッグを支援し、パフォーマンスを向上させます。クラスの識別とローカル化はできますが、ピクセル空間の詳細の強調はありません。学習目標 CNNベースのモデルでの解釈性の重要性を理解し、透明性と説明可能性を高めます。 Grad-CAM（Grad-CAM（グラジエント重み付きクラスアクティベーションマッピング））の基礎を学び、CNNの意思決定を視覚化し解釈するための技術を理解します。 Grad-CAMの実装手順に洞察を得て、イメージ中の重要な領域をモデルの予測のためにハイライトするためのクラス活性化マップを生成することを可能にします。 Grad-CAMがCNNの予測において理解と信頼を高める実世界の応用とユースケースを探索します。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Grad-CAMとは何ですか？ Grad-CAMは、グラジエント重み付きクラスアクティベーションマッピングの略です。これは、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で使用される技術で、特定のクラスのネットワークの予測にとって重要な入力画像の領域を理解するために使用されます。 Grad-CAMは、複雑な高パフォーマンスのCNNモデルを理解することを可能にする技術であり、精度を損なうことなく可解釈性を提供します。 Grad-CAMは、アーキテクチャの変更や再トレーニングがなく、CNNベースのネットワークのための視覚的な説明を生成するクラス識別ローカリゼーション技術として特徴付けられています。この手法は、Grad-CAMを他の視覚化手法と比較し、クラスの識別力と高解像度の視覚的説明を生成することの重要性を強調します。 Grad-CAMは、CNNの最後の畳み込み層に流れるグラジエントを分析することで、画像の重要な領域をハイライトするヒートマップを生成します。 Grad-CAMは、最後の畳み込み層の特徴マップに関連する予測クラススコアの勾配を計算することで、特定のクラスの各特徴マップの重要性を判断します。ディープラーニングにGrad-CAMが必要な理由 Grad-CAMは、ディープラーニングモデルの解釈性の重要性に対応するために必要です。これにより、さまざまなコンピュータビジョンタスクで提供する精度を損なうことなく、これらのモデルが予測に至る方法を視覚化し理解する手段が提供されます。 +---------------------------------------+ | | |…

『GPT-4を使用したパーソナライズされたAIトレーディングコンサルタントの構築』

はじめに近年、人工知能（AI）を株式取引に統合することで、投資家の意思決定に革命が起きています。GPT-3やGPT-4などの大規模言語モデル（LLMs）の登場により、複雑な市場分析や洞察が個々の投資家やトレーダーによりアクセスしやすくなりました。この革新的なテクノロジーは、膨大なデータと高度なアルゴリズムを活用して、かつて機関投資家の専売特許であった市場の理解を提供するものです。この記事では、リスク許容度、投資期間、予算、および期待利益に基づいた個別の投資プロファイルに合わせた、パーソナライズされたAI取引コンサルタントの開発に焦点を当てており、個人投資家に戦略的な投資アドバイスを提供することで彼らを強化しています。 GPT-3やGPT-4といった大規模言語モデル（LLMs）によって動かされる株式取引コンサルタントは、金融アドバイザリーサービスに革命をもたらしました。これらのコンサルタントは、AIを活用して過去の株式データや最新の金融ニュースを分析し、投資家の独自のポートフォリオと金融目標に合ったパーソナライズされた投資アドバイスを提供できます。本記事では、市場の動向やトレンドを予測するためのコンサルタントの構築に挑戦し、個別のリスク許容度、投資期間、投資可能な資金、および期待利益に基づいたカスタマイズされた推奨事項を提供します。学習目標本記事の終わりまでに、読者は以下のことができるようになります： AIやGPT-3などのLLMsが株式市場分析や取引をどのように変革するかについて洞察を得る。 AI主導のツールが個別のリスクプロファイルと投資目標に基づいたパーソナライズされた投資アドバイスを提供する能力を認識する。 AIが過去とリアルタイムのデータを活用して投資戦略と予測を立案する方法を学ぶ。 AIを用いた株式取引が、小売投資家を含むより広範なユーザーに洗練された投資戦略を提供する方法を理解する。パーソナル投資や株式取引での情報を活用した意思決定のためにAI主導のツールを活用する方法を発見する。 LLMsを活用した株式取引コンサルタントのコンセプトこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。データセットについてこのプロジェクトのためのデータセットは、ニューヨーク証券取引所からのものであり、Kaggleで利用可能です。このデータセットには、7年間にわたる4つのCSVファイルが含まれています。重要な財務尺度を提供する「fundamentals.csv」、株式分割に関する過去の株価と調整を提供する「prices.csv」と「prices-split-adjusted.csv」、セクター分類や本社などの追加の企業情報を提供する「securities.csv」が含まれています。これらのファイルは、企業のパフォーマンスと株式市場の動向を包括的に把握するためのものです。データの準備 GPT-4のような大規模言語モデル（LLMs）を使用した株式取引コンサルタントの実装は、重要なデータの準備から始まります。このプロセスには、データのクリーニング、正規化、カテゴリ化といった重要なタスクが含まれ、提供されたデータセット「fundamentals.csv」「prices.csv」「prices-split-adjusted.csv」「securities.csv」を使用します。ステップ1：データのクリーニング「Fundamental Dataset」では、「For Year」「Earnings Per Share」「Estimated…

「Power BI ビジュアライゼーションの究極ガイド」

イントロダクション Power BIは、データサイエンスの中でも強力なツールとして浮上しており、データに基づく洞察に根ざした情報を提供することで、企業が情報に基づいた意思決定を行うことを可能にしています。Microsoftによって開発されたPower BIビジュアライゼーションは、ユーザーがデータを視覚的に表現し、洞察を組織全体に円滑に伝達することを可能にします。また、広範なデータソースとの接続を確立しながら、アプリケーションやウェブサイトにシームレスに埋め込む能力も注目されています。間違いなく、データサイエンスの分野で最も重要な要素の一つは、データの可視化の実践です。これは、視覚的要素（チャート、グラフ、マップなど）を用いて情報やデータをグラフィカルに説明することを意味します。これらの視覚ツールを活用することで、データの可視化はデータをより理解しやすくし、傾向や外れ値、パターンを判断しやすくします。要するに、Power BIは生データを視覚的に一貫性のある語りに変換する能力を持つ、典型的なツールであり、複雑なデータセットの普遍的な理解を向上させます。 Power BIビジュアライゼーションの理解 Power BIビジュアライゼーションは、Power BIを使用してデータをグラフィカルに表現するプロセスです。これにより、複雑なデータセットをより直感的で視覚的な形式で理解することができます。Power BIビジュアライゼーションは重要であり、テキストベースのデータでは明らかではない複雑な概念を理解したり、新しいパターンを識別したりすることができます。 Power BIビジュアライゼーションのメリットは多岐に渡ります。データと対話することができ、詳細な情報を得るためにチャートやグラフを掘り下げたり、他の人とレポートを作成して共有したりすることができます。また、ユーザーはユニークな360度のビジネスビューを持つパーソナライズされたダッシュボードを作成することも可能です。 Power BIビジュアライゼーションの種類 Power BIは、データを異なる方法で表現するための幅広いビジュアライゼーションを提供しています。 A. チャートチャートは、Power BIでのデータのグラフィカル表現です。これを使用して、複雑なデータセットを簡素化し、データを理解しやすく解釈できるようにします。Power BIはさまざまなチャートの種類を提供しており、それぞれ異なる種類のデータやデータの可視化タスクに適しています。 1.…

テーブルの6つの高度な可視化

「Tableau（タブロー）は、データの可視化ツールであり、データの可視化、ダッシュボード、ストーリーの作成に使用されます私が最初にこのツールを使い始めた時、データの可視化を作成するために頻繁に「表示」機能を使用しました...」

パンダのカット対qcutが明確に説明されています（ついに）

「それは初心者が何らかの難しいパンダ関数の出力を見た時によく起こる反応ですいかにたくさんのチュートリアルやコースが、たった一つの関数でこういったものを紹介するのか、いつも私を困惑させます…」

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