Comments 8
Не используйте мутные и замыленные кадры в обучении.
У вас есть какая-то доказательная база для этого утверждения? Почему такой вид аугментации не должен работать ?
реально, ответ довольно забавный: "ибо заказчик". То есть когда сетки не будут работать на замыленных кадрах вы такие "а вы требования то читали, что кадр должен быть ЧЕТКИЙ?" То есть в случае отношений "заказчик-исполнитель" оно вообще имеет некоторый смысл. Расширение доменов датасетов всегда ухудшает качество в каждом специфичном домене но будет лучшая генерализация. Но см. ТЗ/договор, там вообще-то написали "кадр четкий"
Спасибо, попробую раскрыть идею! В статье замыленным (замутненным) кадром назвал такой, которому есть более качественный аналог из снятого.
Попросите помощи. Представьтесь студентами или аспирантами. Объясните, что цель сбора данных – научная. Такой способ подходит, если у вас нет другой возможности реализовать сбор данных.
Начинать статью с совета врать это замечательно.
Что же может пойти не так? Особенно в такой сфере как видеосъемка где-то в закрытом помещении.
Спасибо за интересную статью! А кто у вас отвечает за сбор данных? Отправляете ли вы на объект MLщиков, или у вас есть отдельная роль, кто занимается таким сбором?
Если отдельная роль, то на сколько человек погружен в IT сферу и понимает как лучше организовать сбор, чтобы максимизировать качество собираемых данных?
А если MLщищи, то на сколько они рады таким командировкам?
В разных компаниях видел и 1 и 2 вариант, и оба кажутся не очень идеальными.
Статья прям по живому задела, у нас тоже офлайн сборы самые интересные и запоминающиеся. SMM даже видео об этом сняло)
Вредные советы по подготовке датасета