All Activity
This stream auto-updates
- Yesterday
- Earlier
-
Обучил свой вариант PR Net, задеплоил на C++ под ncnn. Проект можно скачать здесь: https://github.com/Smorodov/PrNet_cpp . Сетка работает неплохо, но хотелось бы с текстурой. Текстуру я сдираю с маской видимости. Но хотелось бы более красивой картинки. Есть мысль, что GAN в данном случае могла бы помочь. Может кто встречал что-нибудь по теме?
-
Добрый день !
Вы могли бы посоветовать какие либо материалы для быстрого погружения в computer vision.. У меня есть идеи различных программ .. и нужно знать - реализуемо это или нет...
И я бы очень хотел встретиться лично. Живу в СПб.
- Show previous comments 4 more
-
Приглашение пришло?
opendatascience.slack.com
-
да , зашел... там надо было просто в Слаке зарегистрироваться. Никогда его не использовал.
вообще, мне надо решить 2 задачи - это полностью распознать руку (включая ногти). и определить части лица .
-
Написал в слаке
-
Благодарю за ссылки
-
Хороший материал по теме: https://github.com/sunglok/3dv_tutorial
-
Я в свое время тоже в этой математике разбирался, потом понял что проще найти готовое решение и в нем разобраться, типа такого https://www.opensfm.org/ Летал на дроне и вполне хорошие модели получались http://фотомер.рф/index.php/novosti
-
Прописал пути в библиотеках. Собралась без ошибок. Модуль sfm подключился. Спасибо ) Теперь пытаюсь получить облако трехмерных точек по изображениям, при помощи функции reconstruct. Почему-то выдает либо точек десять, на примерах из http://vision.middlebury.edu/mview/data/, либо по нулям на своих примерах. Там, в принципе, на вход функции поступают только пути изображений (vector<std::string>) и матрица внутренних параметров камеры: K = ( (f, 0, cx), (0, f, cy), (0,0,1)), где сx = img.rows/2, cy = img.cols/2. f у равна 1 для примеров из middlebury и 0.04 для своих изображений. Если не сложно скажите, это моя матрица такая неправильная или искать надо в другом месте?
-
Можно вырезать автоконфигурацию ceres и прописать пути ручками.
-
Доброго всем времени суток. У меня следующая проблема. Пытаюсь собрать opencv + sfm (windows, Visual Stuio) по следующим "инструкциям": 1) https://translate.google.com/translate?hl=en&sl=auto&tl=ru&u=http%3A%2F%2Fqiita.com%2FChaoticActivity%2Fitems%2F3888e886925ef0f84926&sandbox=1. 2) http://ceres-solver.org/installation.html glog и gfkag собрал без проблем, также, собрал SuiteSpase, Metiz. При сборке ceres-solver не совсем понятно, что подключать. Я собрал как во втором источнике, так как в eigen есть необходимая математика и lappack Собираю, с пометкой поля shared. При конфигурировании и генерации в cmake opencv (использую версию 4.1.0) ошибок не выдает. Но при сборке VS появляется ошибка: при сборке модуля multiview - не может найти папку ceres и находящиеся в ней модули, в частности ceres.h. При конфигурировании использую папку ceres\CMake. В ней есть еще папки bin, include, lib - если использовать их, то путь сбрасывается (Cres_path non faund). Подскажите пожалуйста, если кто знает, как правильно собрать opencv + sfm (VS)
-
Делю изображение по 40 пикселей (это не важно по сколько, зеленого цвета вертикальные линии). Преобразую функцией Собеля изображение. Затем высчитываю разность соседних пикселей по горизонтали. Сглаживаю кривую (красный цвет). Затем высчитываю Максимумы (точки желтого цвета). Затем ищу, чтобы в линии было по 2 и более столбцов (считаю что это текст). Затем поиск минимумов этих максимумов (Блоки с текстом предполагаю - 2 изображение на видео). Как-то так!
-
А первая картинка это что?
-
Моя версия распознавание российского паспорта. При распознавании букв использовал Tesseract
-
Зоопарк сеток от Wolfram : https://resources.wolframcloud.com/NeuralNetRepository/
-
Это регрессия, без учителя нельзя. Но каким боком тут сети не понятно.
-
Добрый день. Прошу помощи с моим заданием, так как сама не могу разобраться. Мне нужно создать нейронную сеть, которая будет предсказывать распределение температуры в литионой батарее. (внутри бататеи ячейки, в одной ячейке температура повысится) Вопрос таков. К какому классу принадлежит эта задача? К классу регрессии? Возможно ли обучение без учителя?(Так как никаких экспериментальных данных нет)
-
Наткнулся на большой склад интересных алгоритмов с кодом: https://paperswithcode.com/area/computer-vision
-
"Дрожание" точек при поиске углов шахматной доски
fedor_malashin replied to fedor_malashin's topic in OpenCV
Прошу прощения, что я не ответил в данной теме, хотя задача давно была решена. Я подумал, что будет неправильно не отписаться здесь, так как кто-то может искать решение. Действительно, данная функция CornerSubPix, при определенных параметрах, помогла полностью устранить дрожание на камере с разрешением 2к на 1.5к. Спасибо всем. -
LostKain changed their profile photo
-
непонятный артефакт на снимке
Андрей_Андрей replied to Андрей_Андрей's topic in Обсуждение общих вопросов
-
Вижу такой-же эффект на одной камере, там это отражение от стекла защитного кожуха.
-
непонятный артефакт на снимке
Smorodov replied to Андрей_Андрей's topic in Обсуждение общих вопросов
Может зеркала (хром) ? Сложно сказать не видя автомобиля. -
Над дорогой установлена камера с ик подсветкой. На фото наблюдаю непонятные артефакты - обведены на снимке. На разных фото они всегда в разных местах. Иногда они появляются над автомобилем, иногда перед ним, иногда их нет совсем. Но если они есть, то всегда недалеко от автомобиля. Что это такое может быть?
-
Называется transfer learning. https://towardsdatascience.com/transfer-learning-from-pre-trained-models-f2393f124751
-
Оу..Спасибо, а не подскажите какой-нить документ или пример со "срезанием слоев".. или правильное название этого действия(можно english) чтоб прогуглить. Не хватает знаний матчасти в том, как это сделать.. и, к примеру, сколько слоев срезать..Спасибо..
-
Сейчас в основном дообучают, берут готовую сеть, срезают последние слои, на их место ставят свои. При обучении исходные слои "замораживают" (ставят скорость обучения в 0). Сеть при этом учится быстро.
-
Здравствуйте, подскажите плз, есть ли методики дообучения классификатора. Ну вкратце, чтобы в сеть, натренированную на 100 классов можно было добавить новый класс без полного переобучения. Или может быть можно как то "складывать" сети, треированные на разные наборы классов?
-
Пока сделал массив сеток, по одной для каждого размера. Инициализация не быстрая но потом все идет без замедление. Мне кажется дело не выделении памяти, а возможно в перекомпиляции ядер cuda.
