Leo_Gan Mar 1 2017 at 22:05

Распознавание образов и научное знание

3 min

12K

Image processing*Data visualization*Machine learning*

Comments 12

IliaSafonov Mar 2 2017 at 15:11

Совершенно согласен, что для прогресса во многих областях не хватает размеченных данных, в частности изображений. Не понял, что вы предлагаете сделать для улучшения ситуации?
Мы несколько лет назад размеченную базу изображений, которая использовалась в одной более-менее удачной научно-исследовательской работе, выложили в UCI Machine Learning Repository. Призываю поступать аналогичным образом тех, у кого в результате дипломов и диссертаций появляются оригинальные размеченные изображения, видео, аудио и т.п.

Leo_Gan Mar 2 2017 at 19:20

Что я предлагаю сделать? Наверное, осознать, что базы размеченных изображений, да и вообще данных, сами по себе представляют науку. Т.е. они так же, как научные статьи по результатам исследований, представляют из себя научные знания. Звучит странно, но пример ImageNet показывает, как такая база может послужить общему прогрессу в конкретном направлении.
Спасибо за ссылку!

Leo_Gan Mar 2 2017 at 20:40

Во многих случаях, где надо определить "что это такое", поможет приложение, концентрирующее знания конкретной науки. К примеру, агроном видит личинку жука. Смартфоном делает фото и получает несколько возможных ответов. По каждому ответу он смотрит изображения из базы и принимает решение, что же это за насекомое. Тут же смотрит, надо ли с ним бороться, какова опасность. Тут же посылает свою находку в центр.
Похожие приложения — для рыбаков. Для биологов. Для лесников. Для охотников, егерей. Для грибников :)
Для коллекционеров разных мастей: марок, значков, картин, наклеек, посуды, автомобилей. Для этнографов.

DmitryKogan Mar 2 2017 at 19:20

Идея отличная, витает в воздухе. Скажем, чтобы распознать неизвестную птичку, нужно выложить фото на форум для специалистов. Написал это, погуглил — и вот пожалуйста, готовое приложение для распознавания птиц по фото https://qz.com/423649/this-new-google-backed-app-will-identify-a-bird-just-from-a-photo/. А интеграция таких приложений — вопрос времени, сделают когда их достаточно наберется

Leo_Gan Mar 2 2017 at 19:30

Спасибо за ссылку!
Я тоже думаю, что интеграция — это не проблема в дальней перспективе.

erydit Mar 2 2017 at 19:30

Насчет почв. По изображению вы почву не классифицируете, даже по фотографии полного почвенного разреза — необходимо учитывать множество физических и химических свойств, расположение в ландшафте и растительность.
Если растения и животные определяются по внешним признакам, то по приведенным вами фотографиям максимум что можно сделать это расположить их по степени увеличения содержания органического вещества.
Я к тому, что не самый удачный пример

Leo_Gan Mar 2 2017 at 19:33

Согласен, пример не очень показательный. Может быть просто разметка здесь должна быть не по названиям почв, а по ее характеристикам. Пойнт в том, чтобы визуальное представление предоставляло нам информацию.

Leo_Gan Mar 2 2017 at 20:27

Заменил почвы на насекомых. Спасибо за редактирование!

opaopa Mar 2 2017 at 19:33

>Где можно найти фото кораблей?
Jane's warship recognition guide?
http://royallib.com/book/folkner_kit/spravochniki_dgeyn_boevie_korabli.html

Leo_Gan Mar 2 2017 at 19:35

Спасибо за ссылку.
Задача у меня стоит другая. Мне надо распознать на фото корабль(тип)/катер/парусник/каяк и посчитать количество. Пока не стоит задача идентифицировать корабль. Хотя, если камера стоит в нужном месте, то эта задача тоже решается.

Optimus_990 Mar 9 2017 at 19:22

Идея хороша. Наверняка уже сейчас разрабатываются аналогичные проекты.

Leo_Gan Mar 9 2017 at 19:33

Я очень надеюсь. Но в реальности здесь не так просто. Не представляю, что бизнес будет финансировать, к примеру, создание базы данных изображений насекомых или растений. Эта работа требует много времени, участия академической науки, массы людей с фотоаппаратами, ИТшников. Т.е.координировать людей в совершенно разных средах. Институты — у них своя структура коммуникации, организации, финансирования. Бизнес — своя.
Стимулы сделать окончательный результат д.б.разными, гремучая смесь энтузиазма и денег.
С ImageNet получилось потому, что там был локальный минимум. Сошлись: сильное желание в акад.среде, сделать эту базу; была сильная конкуренция; было несколько попыток, под которые нашлись деньги; и т.д. Т.е.довольно случайное сочетание.
Делать подобные базы по академическим направлениям, — тут скорее всего все упрется в… Кстати, командные системы управления здесь могут опередить "демократические". Россия и Китай здесь могут опередить "партнеров". :)

Show the best of all time