mult1plexer

попробую на днях

Кто-нибудь занимался фильтрацией точек в 3d облаке. Как такие (см. рис) выбросы можно отфильтровать?

Ищете ответ на вопрос в направлении семантической сегментации. Эта задача уже решена http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/#demo https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet

Эти данные нам прислали для обработки, есть видео где ик включено, но не хватает освещения, часть лица темная. Зрачок не совсем виден, во многих ситуация, например при критических углах.

старая реализация, работа двух камер одновременно, чип rk3399. 1.mp4

нет я просто хотел сравнить со своим без оптимизаций и тд

самого интересного не увидел детекция глаз открыты\закрыты и ландмарк оптимизированный или он только для скорости?

а ктати у вас нет демо ролика работы вашего приложения на плате?

Моделька для рисования точек взята из DLIB с "оптимизацией слоев". А что такое "оптимизацией слоев" и что это дает?

"Например этот алгоритм c адаптацией под ARM выдает 100-150 fps на i5 процессоре" Это ваш алгоритм или он есть в свободном доступе?

1. У меня по тз минимум 25 fps 2. На каком фраймворке YOLO используете, через opencv dnn можно ее загрузить? 3. svm есть для глаз из "коробки"? 4. ик тоже есть, но зрачок это не позволяет найти аналитически, слижком много разных ситуаций, да и детализация не позволяет блики находить или окружность зрачка

1. Расстояние от 90 см до 2 метров. Вообще задача стоит по определению закрыт или открыт глаз + наличие очков с диоптриями от -7 до + 7 2.Ландмарки из коробки имеют очень ограниченные углы обнаружения, срывы наблюдаются уже при отклонении выше 20° и локализовать глаз нет возможности. Трекеры вешал, но они не стабильно работают при повороте головы идет срыв/ложное детектирование все сетки какие я тестировал тяжелые, необходима работа на отладочной плате с Rockchip rk3399 (нет поддержки cuda, openvino)

а смысл, это черный ящик, зачем туда лезть. Для этого собственно и создаются фраймворки технического зрения, чтобы вы не занимались их изучением и реализацией.

Здравствуйте. Никто не знает, чем можно детектировать глаза, помимо cascade haar (opencv) и landmark's моделей? Чем то более стабильным и точным

"изучение кода DLib" исходный код в смысле?