Wpis z mikrobloga

@siwersss: @fegwegw: Generalnie jeżeli o to chodzi to jestem totalnie lakiem także proszę nie
krzyczeć ( ͡° ͜ʖ ͡°) Ale zainteresowany jestem możliwościami. Oglądałem TEDtalka tego Jegmościa https://www.youtube.com/watch?v=t4kyRyKyOpo

I teraz pytanko, o ile program dobrze radzi sobie z rozpoznawaniem regularnych kształtów jak właśnie samochód, to jak sprawa wygląda w stosunku do czegoś bardzo nieregularnego jak np. pusta przestrzeń pomiędzy obiektami. Załóżmy, że dajemy do analizmy zdjęcie
@Komandor_Biceps: Ten program co był pokazany raczej by nie dał rady, ponieważ był przystosowany do odróżniania samochodów. Ogólnie rzecz biorąc tak dają sobię radę problem nazywa się "semantic segmentation" np. http://vision.in.tum.de/_media/spezial/bib/hazirbas2014msc.jpg

Co do drugiego pytania, to wszystko zależy. W zależności jak duże masz zdjęcia, jak skomplikowany masz model. No i zależy co masz pod pojęciem wyższej klasy domowy komputer :P. Na samym procesorze czas uczenia modelu na obrazach może być gigantycznym,
@Mbites: Witam i Specjalistę :D Teraz pytanie czy konto założone specjalnie, żeby odpowiedzieć czy też jakiś inny powód :) Anyway, wielkie dzięki.
Z chęcią też bym się dopytał o pytanka. Co do tych zasobów, to czy jeżeli już wyuczymy program rozpoznawać to czego żądamy na zdjęciu, to czas analizy spada?
@Komandor_Biceps: Specjalistą jeszcze nie jestem. A co do konta to skomplikowana sytuacja. Czas rozpoznawania już jest szybszy ;) też zależy w zależności od algorytmu. Jeśli mamy do czynienia z sieciami neuronowymi to więcej czasu zajmuje wczytanie modelu ;) Najdłużej no to proces uczenia zajmuje.
Jak coś to pytaj, jak będę mógł pomóc to pomogę.