Если брать затраченное время, то на нормальный дизайн, то есть, без присущих этой конкретной работе косяков, уйдет примерно месяц.
Соответственно, по средним оценкам — тысяч сто.
С другой стороны — это хобби, и я с самого себя денег не беру.
С третьей — профи, а таковых довольно много, работают быстрее, и, возможно, дешевле — то, что я делаю с нуля, у них давно часть библиотеки автокада.
Ну и в-последних, сами детали, в плане печати — рублей 500 (пластик + амортизация), плюс еще столько же за время, потраченное оператором 3д принтера.
Если что, я такие заказы не беру — совесть не позволит. Я не профи. Разницу легко понять — просто возьмите «магазинный» пылесос за любое место и поднимите. Он не развалится. Мой надо поднимать двумя руками, придерживая за дно. Поднимете за бампер — можете остаться с бампером в руках. Разработка «крепких» машин — медленнее и труднее.
Дивный опыт: если пометить текст в этом редакторе и сказать «код», ставится тэг код, если нажать "+" и сказать «код» — похоже, ставится «source». Все бы хорошо, но первый вариант код показывает криво.
CNN выдает веса. Классификатор их классифицирует. И если сочетание весов сети незнакомо, будет не пойми что. Так что, все, что меньше 0.9X вероятности смело относим к «я не знаю».
Этот код нужно раскомментировать при определенных условиях. Например:
useNNofType_1()
#useNNofType_2()
В зависимости от того, какую сеть вы хотите получить (а я их там штук 5 привел), вы меняете комментарий.
Прекрасный пример того, как встречаются хороший тестер и ленивый программист.
Сеть, получив два изображения, выдает веса (вероятности), которые ничему реальному не соответствуют. По этой же причине не выйдет определить веса родителей в миксе. То есть, наверное, можно, но обучение должно быть другим.
А ленивый программист, потому, что я должен был сделать выделение отдельных собак и анализ выделенного участка изображения :)
Теперь насчет анализа головы собаки. Если вы посмотрите на обучающий набор, там только собаки целиком. Так что сеть с головой работать вроде и не умеет. Опять же, хороший программист сделал бы прогу, отрезающую собаке голову, и обучил бы сеть, в том числе, на головах…
Соответственно, по средним оценкам — тысяч сто.
С другой стороны — это хобби, и я с самого себя денег не беру.
С третьей — профи, а таковых довольно много, работают быстрее, и, возможно, дешевле — то, что я делаю с нуля, у них давно часть библиотеки автокада.
Ну и в-последних, сами детали, в плане печати — рублей 500 (пластик + амортизация), плюс еще столько же за время, потраченное оператором 3д принтера.
Если что, я такие заказы не беру — совесть не позволит. Я не профи. Разницу легко понять — просто возьмите «магазинный» пылесос за любое место и поднимите. Он не развалится. Мой надо поднимать двумя руками, придерживая за дно. Поднимете за бампер — можете остаться с бампером в руках. Разработка «крепких» машин — медленнее и труднее.
тут есть
Там правильный датасет
useNNofType_1()
#useNNofType_2()
В зависимости от того, какую сеть вы хотите получить (а я их там штук 5 привел), вы меняете комментарий.
Можете привести пример?
Сеть, получив два изображения, выдает веса (вероятности), которые ничему реальному не соответствуют. По этой же причине не выйдет определить веса родителей в миксе. То есть, наверное, можно, но обучение должно быть другим.
А ленивый программист, потому, что я должен был сделать выделение отдельных собак и анализ выделенного участка изображения :)
Теперь насчет анализа головы собаки. Если вы посмотрите на обучающий набор, там только собаки целиком. Так что сеть с головой работать вроде и не умеет. Опять же, хороший программист сделал бы прогу, отрезающую собаке голову, и обучил бы сеть, в том числе, на головах…
Похоже, ничего русского там нет :(
affenpinscher
afghan_hound
african_hunting_dog
airedale
american_staffordshire_terrier
appenzeller
australian_terrier
basenji
basset
beagle
bedlington_terrier
bernese_mountain_dog
black-and-tan_coonhound
blenheim_spaniel
bloodhound
bluetick
border_collie
border_terrier
borzoi
boston_bull
bouvier_des_flandres
boxer
brabancon_griffon
briard
brittany_spaniel
bull_mastiff
cairn
cardigan
chesapeake_bay_retriever
chihuahua
chow
clumber
cocker_spaniel
collie
curly-coated_retriever
dandie_dinmont
dhole
dingo
doberman
english_foxhound
english_setter
english_springer
entlebucher
eskimo_dog
flat-coated_retriever
french_bulldog
german_shepherd
german_short-haired_pointer
giant_schnauzer
golden_retriever
gordon_setter
great_dane
great_pyrenees
greater_swiss_mountain_dog
groenendael
ibizan_hound
irish_setter
irish_terrier
irish_water_spaniel
irish_wolfhound
italian_greyhound
japanese_spaniel
keeshond
kelpie
kerry_blue_terrier
komondor
kuvasz
labrador_retriever
lakeland_terrier
leonberg
lhasa
malamute
malinois
maltese_dog
mexican_hairless
miniature_pinscher
miniature_poodle
miniature_schnauzer
newfoundland
norfolk_terrier
norwegian_elkhound
norwich_terrier
old_english_sheepdog
otterhound
papillon
pekinese
pembroke
pomeranian
pug
redbone
rhodesian_ridgeback
rottweiler
saint_bernard
saluki
samoyed
schipperke
scotch_terrier
scottish_deerhound
sealyham_terrier
shetland_sheepdog
shih-tzu
siberian_husky
silky_terrier
soft-coated_wheaten_terrier
staffordshire_bullterrier
standard_poodle
standard_schnauzer
sussex_spaniel
tibetan_mastiff
tibetan_terrier
toy_poodle
toy_terrier
vizsla
walker_hound
weimaraner
welsh_springer_spaniel
west_highland_white_terrier
whippet
wire-haired_fox_terrier
yorkshire_terrier