Какая разница, где веса. Вопрос как избежать их загрузки при каждом перезапуске кода, потому что это занимает время. В блокноте понятно как - одна ячейка загузила веса, в другой отлаживаешь работу с весами, изменяя и перезапуская ее сколько угодно раз.
А в IDE надо ждать загрузку весов при каждом изменении/перезапуске кода и тратится куча времени.
Вопрос в другом. Вот у меня приложение на старте загружает тяжеленную нейронку. Потом эта неронка за милисекунды обрабатывает разные данные, которые ей подсовываю для отладки визуализации. В блокноте один раз загрузил веса и работай с ними меняя код как хочешь в других ячейках.
А в IDE как избежать постоянной загрузки весов нейронки заново при перезапусках после изменений в модуле/функции?
"Это окончательное руководство даст вам полное и всестороннее представление о том, какая модель стоит там, где с точки зрения ее сильных сторон, недостатков и многого другого."
За ссылку на оригинал спасибо. За выкладывание с кривым переводом, который невозможно нормально читать минус.
Просмотрел сообщение, сорри за такой долгий ответ(
Спасибо за положительный отзыв.
По поводу скорости. Обнаружение номера и бревен, а также распознавание номера происходят быстро, на каждый этап меньше одной секунды. С учетом конвертации размеров изображения на входе итого <2 сек (на сервере колаб с бесплатной GPU).
В пилоте была добавлена еще классификация сортов дерева. Это условно вырезать из фото несколько десятков бревен и каждое пропустить через нейронную сеть для получения вектора признаков. Время увеличивалось на столько, что даже не прилично тут писать) Есть куда оптимизировать.
Судя по количеству посетителей, а на выходных был во Вкусно и точка в Солнечногорске, надо было свободный столик ждать, Вкусно и точка совсем не отталкивает посетителей, скорее наоборот.. По моему это все в головах конкретных людей. Как стереотип, что предприниматель = спекулянт/вор. Имхо, необоснованный хейт.
>как детектор лиц на питоне я может быть даже MediaPipe посоветовал бы сейчас Советуйте тогда до конца) Recognition дальше чем делать, чтобы лучше, чем с dlib?
Как раз изучаю как через docker разместить ТГ бота на виртуальный сервер. Сейчас бот написан в colab ноутбуке. Прочитал статью. Нифига не понял. Наверно я тупой(
Если посмотреть на фото из статьи и найти на них точки равные ширине лесовоза, а потом использовать эти точки для определения размеров бревен или штабеля, то станет понятно, что научить этому нейронную сеть будет совсем не просто, а в некоторых случаях невозможно.
"В октябре в отряд поступила 4781 заявка на поиск пропавших людей по всей России. Из них найдены живыми — 3617, найдены погибшими — 184" https://lizaalert.org/statistika-otryada-lizaalert-za-oktyabr-2022-goda/
неэффективны здесь только Ваши советы в стиле Тони Роббинса.
вы всегда так развернуто отвечаете на сакрказм?))
понял, "размечивание". Ок)
ps: утверждение справедливо только для обучения "с учителем", а не любого проекта.
Что означает "Поскольку размачивание является самой большой частью любого проекта глубокого обучения"
Статью перед выкладыванием вычитывали, или это голимый автоматический перевод?
Помогите, как на моем dji 2 включить инфракрасеый датчик? Вы точно знаете, раз предлагаете и говорите, что это проще.
Какая разница, где веса. Вопрос как избежать их загрузки при каждом перезапуске кода, потому что это занимает время. В блокноте понятно как - одна ячейка загузила веса, в другой отлаживаешь работу с весами, изменяя и перезапуская ее сколько угодно раз.
А в IDE надо ждать загрузку весов при каждом изменении/перезапуске кода и тратится куча времени.
Пример упрощенный, для наглядности.
Вопрос в другом. Вот у меня приложение на старте загружает тяжеленную нейронку. Потом эта неронка за милисекунды обрабатывает разные данные, которые ей подсовываю для отладки визуализации. В блокноте один раз загрузил веса и работай с ними меняя код как хочешь в других ячейках.
А в IDE как избежать постоянной загрузки весов нейронки заново при перезапусках после изменений в модуле/функции?
"Это окончательное руководство даст вам полное и всестороннее представление о том, какая модель стоит там, где с точки зрения ее сильных сторон, недостатков и многого другого."
За ссылку на оригинал спасибо. За выкладывание с кривым переводом, который невозможно нормально читать минус.
Для конечного потребителя.
Интересная статья. Спасибо.
Не понял только, аугментацию оставляли или отключали?
У меня yolov7 показала хуже результаты по точности и скорости инференса по сравнению с yolov5. Учил распознавать людей и лодки.
Дык, это же кандидаты себя так позиционируют. У автора требования к способности самостоятельно решать задачи в своей зоне ответственности.
Просмотрел сообщение, сорри за такой долгий ответ(
Спасибо за положительный отзыв.
По поводу скорости. Обнаружение номера и бревен, а также распознавание номера происходят быстро, на каждый этап меньше одной секунды. С учетом конвертации размеров изображения на входе итого <2 сек (на сервере колаб с бесплатной GPU).
В пилоте была добавлена еще классификация сортов дерева. Это условно вырезать из фото несколько десятков бревен и каждое пропустить через нейронную сеть для получения вектора признаков. Время увеличивалось на столько, что даже не прилично тут писать) Есть куда оптимизировать.
Судя по количеству посетителей, а на выходных был во Вкусно и точка в Солнечногорске, надо было свободный столик ждать, Вкусно и точка совсем не отталкивает посетителей, скорее наоборот.. По моему это все в головах конкретных людей. Как стереотип, что предприниматель = спекулянт/вор. Имхо, необоснованный хейт.
>как детектор лиц на питоне я может быть даже MediaPipe посоветовал бы сейчас
Советуйте тогда до конца) Recognition дальше чем делать, чтобы лучше, чем с dlib?
Как раз изучаю как через docker разместить ТГ бота на виртуальный сервер. Сейчас бот написан в colab ноутбуке. Прочитал статью. Нифига не понял. Наверно я тупой(
Демагогия. Спасибо, дальше мне не интересно.
Дык я же вопрос задал. Поясните.
К чему этот коммент? Что у вас отжали?
Государства всегда будут вмешиваться в доминирующие отрасли. Это не тренд, а данность.
Поэтому и в твиттере блокирут политические аккаунты и много других примеров.
А вообще на хабре хотелось бы видеть меньше политических комментариев, вроде вашего. Для этого есть другие, более подходящие площадки.
PS: Никого не хочу обидеть.
Если посмотреть на фото из статьи и найти на них точки равные ширине лесовоза, а потом использовать эти точки для определения размеров бревен или штабеля, то станет понятно, что научить этому нейронную сеть будет совсем не просто, а в некоторых случаях невозможно.