Comments 16
У меня складывается впечатление, что вы в итоге получили свой RCNN с преферансом и офицантками)
Оно правда похоже на уровне общего описания: сначала гипотезы, потом уточнения, и по кругу. Когда я начинал делать эту штуку, я не выбрал RCNN по двум причинам:
- Я прочитал о нем чуть позже.
- Хотелось первый крупный проект сделать как можно менее магическим и использовать как можно более тупые методы, которые я точно смогу отдебажить методом напряжения мысли.
Хотелось первый крупный проект сделать как можно менее магическим и использовать как можно более тупые методы, которые я точно смогу отдебажить методом напряжения мысли.
Здравая кстати идея. *RCNN алгоритмы с наскока даже зафайнтюнить — уже целый квест, и даже после успешного проделывания этой операции прямо вот сразу просветления не наступает)
А на видео детектить лица сможет?
Видео — это последовательность картинок, так что да, конечно. Но текущая реализация далеко не в реалтайме.
Потому и поинтересовался. А что сейчас для реалтайма юзают? Где-то читал, что Виолу-Джонса можно, но насколько я понимаю это каменный век уже)
К предыдущей статье был комментарий с "реалтайм"-методом, но комментаторы, кажется, сошлись на том, что он не так быстр, как заявлено.
Плюс, классика RCNN.
Мой метод тоже можно до реалтайма довести, если не считать одни и те же конволюции по много раз для одного места картинки в разных окнах.
Моя реализация намеренно дубовая, но ее довольно просто драматически оптимизировать.
Плюс, классика RCNN.
Мой метод тоже можно до реалтайма довести, если не считать одни и те же конволюции по много раз для одного места картинки в разных окнах.
Моя реализация намеренно дубовая, но ее довольно просто драматически оптимизировать.
То есть пока даже сам Google не использует Tensorflow в своих проектах?
p.s. Странно, что-то интересные технические статьи последнее время получают совсем немного внимания.
p.s. Странно, что-то интересные технические статьи последнее время получают совсем немного внимания.
А возвращение кого будет в следующей серии?
За статьи спасибо, на самом деле интересно читать про практическое хождение по сетям.
Мотивируют на собственные попытки разобраться: чтение литературы — это, конечно, совсем не то.
За статьи спасибо, на самом деле интересно читать про практическое хождение по сетям.
Мотивируют на собственные попытки разобраться: чтение литературы — это, конечно, совсем не то.
Продолжение истории: https://habrahabr.ru/post/277403/.
Подход напоминает spatial attention из Spatial Transformer Networks, только там поменьше вычислений будет.
Sign up to leave a comment.
Глубокое обучение в гараже — Две сети