Перейти к содержимому
Compvision.ru

Поиск по сайту

Showing results for tags 'computer visio'.



More search options

  • Search By Tags

    Введите теги через запятую.
  • Search By Author

Тип содержимого


Категории и разделы

  • Пакет OpenCV
    • OpenCV
    • Новости
    • Вопросы взаимодействия OpenCV + GDI, GDI+
  • Дополненная реальность (ARToolkit и др.)
    • ARToolkit
  • Нейросети
    • Вопросы по нейросетям и ИИ
  • Общие вопросы
    • Обсуждение общих вопросов
  • Другое

Найдено 1 результат

  1. Всем привет, Возник такой вопрос: Вот хочу я на основе DL сделать, например, детектор котиков. И вот тут есть два варианта решения задачи: 1) Насобирать огромную базу изображений котиков и тренировать на них сетку в надежде, что база достаточно репрезентативная и сетка обобщится хорошо. 2) Взять предтренированную на ImageNet сетку и зафайнтюнить её базой котиков среднего размера. Учитывая опыт всяких RCNN и YOLO, тренировка на ImageNet + файнтюнинг на PASCAL дает близкие к state of the art результаты на задачах, например детектированию пешеходов. Хотя в ImageNet + PASCAL число людей вряд ли достигает хотя бы 1M...а вот методов основанных только на тренировке большой базой, без предтренировке на ImageNet в топах не видно...отсюда возникает вопрос, что же все таки лучше: специализированный детектор для конкретного класс объектов, или что-то универсальное, что умеет различать несколько различных классов? В литературе сравнений таких не встреал.
×