Комментарии 15
А вот с таким макияжем нейросеть справится?
И кто же в системе person0?
Сделайте, пожалуйста, приложение для незрячих, этакий русский аналог английского Microsoft Seeing A I (2), чтобы оно могло описывать изображения (что на них находится и происходит) и скан документов с высокой точностью, это будет очень здорово. А если сделаете распознавание и описание видео — вообще будет уникально!
Поддержите идею, если согласны со мной. Это сделает жизнь слепых проще, а мир — ярче!
Поддержите идею, если согласны со мной. Это сделает жизнь слепых проще, а мир — ярче!
Было бы очень круто, если бы к каждому примеру добавили — сколько изображений того же человека «скормили» сети перед этим. Плюс немного подозрительно, что вы не написали ничего об ошибках и неправильных срабатываниях, закрадывается немного страх, что показаны только удачи и положительные результаты, в то время как об обратном умолчали:) Иногда такое бывает непреднамеренно.
А вообще интересно было бы попробовать, надо на досуге запилить pet-project какой-нибудь:D
А вообще интересно было бы попробовать, надо на досуге запилить pet-project какой-нибудь:D
Доступ к API можно моментально получить при регистрации и подключении Vision.
Но для подключения Vision требуется привязать банковскую карту или сделать селфи с паспортом, об этом вы забыли сказать :)
А есть ли каки-то способы маскировки от узнавания?
Каким образом вы проводите миграции в своей системе?
Например выходит новый алгоритм сравнения лиц и вам надо пересчитать вектора признаков по фотографиям детектов — всегда ли ваш детект совместим с модулем корреляции? Вы храните оригиналы фотографий в системе или только обрезанные лица?
Каким образом после миграции вы пересчитываете кастомные пороги на инсталляциях?
Например выходит новый алгоритм сравнения лиц и вам надо пересчитать вектора признаков по фотографиям детектов — всегда ли ваш детект совместим с модулем корреляции? Вы храните оригиналы фотографий в системе или только обрезанные лица?
Каким образом после миграции вы пересчитываете кастомные пороги на инсталляциях?
Привет,
Миграция. Можно сделать совместимым вектора разных моделей, если примешивать вовремя обучения embedding из предыдущей версии модели использовать во время обучения новой (Harmonic regularization). Но мы так не делаем, т.к. качество, разумеется, страдает у новой модели.
Мы версионируем свои модели, и при выпуске новой модели (это редкое событие на самом деле) делаем влоб: репарс всего. Логика репарса на стороне клиента.
Пороги. Там, где мы сами рекомендовали конкретные значения, то выдаем новыми. Мы их подбираем на основе распределения на выборках, поэтому просто запускаем скрипт подбора еще раз.
Миграция. Можно сделать совместимым вектора разных моделей, если примешивать вовремя обучения embedding из предыдущей версии модели использовать во время обучения новой (Harmonic regularization). Но мы так не делаем, т.к. качество, разумеется, страдает у новой модели.
Мы версионируем свои модели, и при выпуске новой модели (это редкое событие на самом деле) делаем влоб: репарс всего. Логика репарса на стороне клиента.
Пороги. Там, где мы сами рекомендовали конкретные значения, то выдаем новыми. Мы их подбираем на основе распределения на выборках, поэтому просто запускаем скрипт подбора еще раз.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
С бородой, в тёмных очках и в профиль: трудные ситуации для компьютерного зрения