[d | an-b-bro-fr-gf-hr-l-m-maid-med-mi-mu-ne-o-old_o-p-ph-r-s-sci-sp-t-tran-tv-w-x | bg-vg | au-mo-tr | a-aa-abe-azu-c-dn-fi-hau-jp-ls-ma-me-rm-sos-tan-to-vn | misc-tenma-vndev | dev-stat]
[Burichan] [Futaba] [Gurochan] [Tomorrow] [Архив-Каталог-RSS] [Главная]

Файл: -(229 KB, 946x774)
229 No.3437999  

Japan pls.

>> No.3438002  

Зачем весь этот детский лепет с ОП-пика, когда давно уже есть SIFT?

>> No.3438021  
Файл: -(68 KB, 289x289)
68

>>3438002
Зачем SIFT, когда есть свёрточные сети?

>> No.3438030  

>>3438021
Не слышал о таком, почитаю потом. Сходу смущает несколько вещей:

  1. Год публикации. Видимо, этой штуке уже больше 20-ти лет, SIFT же помоложе. Всё-таки в среднем со временем всё улучшается.
  2. Нейронные сети обычно сложно настраивать и отлаживать.
  3. А умеет ли эта штука в инвариантность относительно поворота, изменения размера, изменения контраста и трапециевидных искажений (последнее — хотя бы сколько-то).
>> No.3438043  
Файл: -(31 KB, 720x720)
31

>>3438030
Нейросети для обучения требуют кучу вычислительных мощей, поэтому в продакшен они пришли совсем недавно, хотя известны с 80-х годов. В основном на видеокартах их сейчас обучают. Преимущество по сравнению с SIFT/HOG/SURF - набор признаков придумывает не автор алгоритма, а сама нейросеть находит оптимальные признаки во время обучения. Поэтому она может видеть то, что SIFT не увидит. Вот, например, сравнение и бенчмарки: http://arxiv.org/abs/1405.5769

>> No.3438045  

>>3438043

> набор признаков придумывает не автор алгоритма, а сама нейросеть находит оптимальные признаки во время обучения

Это не всегда плюс. Попробуй потом объясни заказчику, почему тут не нашёлся объект.

Алсо, нейросеть не придумывает признаки, а просто выбирает лучшие из предложенных автором.

>> No.3438049  

>>3438045
Находит же, на картинке >>3438021 как раз типичный набор таких признаков.

>> No.3438057  

>>3438049
По-моему, там только найденные изображения. Причём находятся только небольшие пятна с резко отличной от фона контрастностью. Если всю задачу можно свести к этому, то решить её может первокурсник. Но, думаю, что задача всё-таки не так проста, и это просто не очень хорошая иллюстрация.

>> No.3438077  
Файл: -(16 KB, 759x209)
16

>>3438057
Это набор свёрточных фильтров из первого уровня сети для данной конкретной задачи распознавание рукописных цифр из MNIST. Следующий уровень сети из этих простых признаков извлекает более сложные и т. д.

>> No.3438080  

>>3438077
Понятно. Любопытно.
К сожалению, он всё равно никогда не попробует свёртку части изображения с, например, функциями Фурье.

>> No.3438104  

Я-то думал, что вы оцените такой занятный пример самовыражения в иллюстрации к статье.

>> No.3438108  
Файл: -(476 KB, 1783x1807)
476

>>3438104
Мы, ычаньки, привычны к такому.

http://habrahabr.ru/post/169461/

>> No.3438111  
Файл: -(47 KB, 593x589)
47

>>3438080
А кто ему запрещает? Вот, практически Фурье.

>> No.3438116  

>>3438108
Инигавари: http://geektimes.ru/post/185400/

>> No.3438136  

>>3438108
Ну так то популярные комиксы для широкой аудитории. А тут чисто научная статья.

>> No.3438137  

>>3438108
Если так сидеть, упадешь лицом в пол. Не надо так сидеть.

>> No.3438177  

>>3438136
Помнится, был какой-то мануал по программе пакетной обработке видео, где в качестве примера использовался Canaan.

>> No.3438190  

www.nature.com/srep/2015/150115/srep07794/full/srep07794.html

>K.A. performed experiments and created the illustration of a researcher in Figure 1.

Лел, они даже в кантрибьшнс указали художника.

>> No.3438193  

Мне кажется, что рисунок не в аниме-стиле. Обычный рисунок, надо же было хоть как-то изобразить, не квадратной коробкой же.

>> No.3438195  

>>3438193
Обычный-то он обычный, но обычно и обычных рисунков нет, просто пиктограммка какая-нибудь простецкая или именно что коробка. А тут с душой все, он вон даже карандашный, а не в софте нарисованный.

>> No.3438651  

>>3438111
Циферки распознавать — дело очень сложное, даже если цифры рукописные. А кто-нибудь пробовал распознавать этой штукой, например, иероглифы? Хотя бы напечатанные. Есть статьи на эту тему?




[d | an-b-bro-fr-gf-hr-l-m-maid-med-mi-mu-ne-o-old_o-p-ph-r-s-sci-sp-t-tran-tv-w-x | bg-vg | au-mo-tr | a-aa-abe-azu-c-dn-fi-hau-jp-ls-ma-me-rm-sos-tan-to-vn | misc-tenma-vndev | dev-stat]
[Burichan] [Futaba] [Gurochan] [Tomorrow] [Архив-Каталог-RSS] [Главная]