主页 / coding / 问题 / 79573345
Accepted
daeseng
Asked: 2025-04-14 22:11:22 +0800 CST

Tensorflow 或 PyTorch 可以处理这种格式的 json 时间序列数据吗？

  • 772

我正在尝试用这种格式的json文件创建一个LSTM模型来预测手语句子。这个json文件包含每帧每只手（左手、右手）21个手部关键关节的坐标信息。以下是我的json时间序列数据的预览。

{

        "frame": 123,
        "hands": [
            {
                "hand": "Left",
                "landmarks": [
                    {
                        "x": 0.4636201858520508,
                        "y": 0.3758980929851532,
                        "z": 7.529240519943414e-08,
                        "body_part": "wrist"
                    },

   ...

                    {
                        "x": 0.4639311134815216,
                        "y": 0.2574789524078369,
                        "z": -0.013109659776091576,
                        "body_part": "pinky_tip"
                    }
                ]
            },

            {
                "hand": "Right",
                "landmarks": [
                    {
                        "x": 0.5393109321594238,
                        "y": 0.6190552711486816,
                        "z": 1.0587137921902467e-07,
                        "body_part": "wrist"
                    },
...

                    {
                        "x": 0.4721616506576538,
                        "y": 0.5990280508995056,
                        "z": -0.006831812672317028,
                        "body_part": "pinky_tip"
                    }
                ]
            }
        ]
    },

不同位置的坐标信息在每一帧中重复出现。我仍在修正这些 JSON 时间序列数据。因此，我还没有开始编写 LSTM 代码。不过，我很担心能否将这些 JSON 时间序列数据用于 LSTM。

json

1 个回答

  1. Best Answer

    不确定你的意思

    我仍在对这些 json 时间序列数据进行更正。

    这是否意味着您需要“清理”您的数据集，例如删除异常值等，或者这是否意味着这是一个粗略的结构并且可能还有其他元素。

    无论如何，我认为这个问题更多地与如何使用类似 JSON 的结构而不是数据本身来训练模型有关。

    你首先需要思考如何将这些数据或任何数据表示为张量。然后，你需要确定张量可能具有的维度，并根据你的信息将数据转换为形状为

    [number_samples, number_frames, number_features]

    IE

    1. number_samples ：你的数据集大小

    2. number_frames ：每个示例中收集数据的总帧数

    3. number_features：21 个地标 * 3 个坐标 * 2 只手

    有了这些张量，你就可以训练你的 LSTM 模型了。你需要将这些特征适当地划分到你的双手上，才能使该表征发挥作用。

    • 0

相关问题