Ресёрчер, на мой взгляд, включает в себя и тех кто разрабатывает простые модельки, тех кто разрабатывает сложные и тех кто делает исследования. Пунктом выше по сути идёт классификация того что он может делать и каким быть.
Я согласен, что есть сети которые сложно понять до уровня повторения и обучить за 1-2 недели, те же ubernet|mtcnn. Но даже их можно запустить за пару дней/потестить и начать ориентироваться в том как они устроены.
Когда я в первый раз применял какой-то AlexNet, году в 2014 где-то, при этом запускал его без видеокарты, на каком-то странном фреймворке (tinycnn(?)), то никакой особой сложности сделать это за 2 вечера и получить хороший результат по моим данным у меня тогда не вызвало.
Наверное для людей без базового знания программирования, математики — это будет сложно. Но всё же, мне кажется, что 1-2 недели — это реальный срок.
Спасибо!
Ну, тут что значит «выучить». Научиться запускать сетку и несколько примеров. В том же Caffe это можно делать вообще из bash + текстовый редактор файла сети. Да и в TF не сложнее.
Плюс на tf таки питоновская обёртка есть.
Многим людям хватает этого чтобы сказать «я знаю TF».
Мощность радарных комплексов 500-700ВТ без подсветки, естественно такой фитюлички на них не хватает.
Скорее это безрадарный контроль полосы, там 50-100ВТ, в дневное время может работать.
Видны всякие явные воспаления. Например смотрели как воспаление сустава выглядит.
Плюс прикольно видно перераспределение температур в человеке когда он спортом занимается.
Чтобы подарили — надо несколько статей написать. Я отказался. Но, учитывая, что в моей деятельности он мне периодически нужен + периодически нужен жене — договорились на большую скидку.
Ну. Они предлагали на тест взять. Никто больше такого не предлагал:)
Грех не воспользоваться. Плюс я жену уже года 3 уговариваю статей на хабр/гт написать, а тут сразу и повод возник.
А идея возникла вообще очень давно. Я когда года 3 назад на Хабре писал статью про усиление видеопотока, мне потом писали врачи которые рассказывали как они пробовали те же методы использовать для визуализации моторики перельстатики. По сути для той же оценки жизнеспособности, которую тут тепловизором Анна пыталась сделать.
Ну, там скорее халькогенидное стекло. Я не спорю, что решить вопрос можно. Только лучше решать этот вопрос комплексно, создавая специальную удобную для операции конструкцию. Чтобы держать было удобно.
А создание такой конструкции должно быть оправданно тем что она видит. Мне кажется. что большая часть из показанного в статье — это скорее интересна визуализация известных процессов. Но тут нет явно нового качества, которое сделало осмысленным создание такого агрегата. По крайней мере в ручную на коленке.
Каждый спектр нужен зачем-то. Ну, например ИК в частотах 700-900 н.м. хорошо поглощается кровью, им можно визуализировать поверхностные кровотоки. Ультрафиолет неплохо выявляет поверхностные повреждения различные. Как я понимаю зубные врачи им активно пользуются. Плюс, как мне кажется, могут дерматологи.
Тепловой спектр, это 7-14мкм, тут тепловизоры.
Можно сказать, что рентген — это тоже правильный спектральный диапазон. И.т.д. Нужно просто понимать что можно увидеть в правильном спектральном диапазоне.
Да, я когда Анне тепловизор выбирал — то видел этот вариант. Но на тот момент это казалось некритичным, а Даджет предложил на тесты бесплатно взять погонять SeekThermal.
Жена сегодня на операциях, отвечу за неё:)
Тепловизор видит температуру ближайшего к нему объекта. Будь то стекло/перчатка/и.т.д.
В качестве линзы там очень специфический материал, который пропускает именно тепловое излучение.
А для съёмок операций не тепловизором Анна придумала хитрый способ. Она взяла xiaomi экшн-камеру и водонепроницаемый бокс для неё. Бокс стерелизуется и не портиться от стерилизации. Кнопка спуска там герметична и не связана с внутренностью. Перед операцией камера туда помещается.
Но для тепловизора это не прокатит из-за специфики линзы.
Хм? Вот блог.
16 октября 2016 года там уже был CNN Face Detection. Сейчас он в основной ветке. Работает, в принципе неплохо, но я и более хорошие видел.
Сейчас там на CNN уже детектор произвольных объектов.
Так. Детекция лиц в актуальном dlib уже cnn сделана. Где-то с пол года назад они собирались переделывать и поиск точек под cnn. Уверены, что там ещё не вставили их и чистый AAM идёт?:)
Не совсем согласен. 90% качества обучения достигается хорошей моделью приращения датасета. Это повышает и стабильность и точность. Такие атаки как «наклейка пластыря» достаточно хорошо обходятся правильным обучением.
Если же датасет обучается по стандартным правилам — согласен, тут можно атаковать при знании датасета и этих правил.
Это атака на одну конкретно обученную модель. Для каждой модели всегда можно подобрать такие условия когда она не будет работать. Но, не имея на руках модели данной атаки провести нельзя.
Более того, конкретно приведённый пример атаки — очень сомнительный. Черные и белые прямоугольники многие используют в качестве аугментации базы данных.
Очень круто! Молодцы! Очень точно нишу нащупали. Надеюсь что взлетит этот подход.
Да, с поддержкой. Caffe потихоньку умирает переходя в Caffe2. Поддержка на Caffe2 будет?
Иногда он падает, перезагружаем. Читатели хабра очень любят эксперементировать с отправкой странных вещей и исследованием границ применимости алгоритма.
Например попробовать перебрать команды: вдруг удасться грохнуть бота. Или поискать уязвиммости с неэкранированием текста.
Картинки толщиной в 1 пиксель и длинной 1000. Что-то ещё весёлое было.
Где-то треть номеров не российская/или российских типов с которыми сейчас система не работает:)
Всё у нас в боте написанном за пол часа не учитыватется. Так что правим на ходу. Если честно, то мою кормушку так не ддосили, как сейчас ддосят:)
Я согласен, что есть сети которые сложно понять до уровня повторения и обучить за 1-2 недели, те же ubernet|mtcnn. Но даже их можно запустить за пару дней/потестить и начать ориентироваться в том как они устроены.
Когда я в первый раз применял какой-то AlexNet, году в 2014 где-то, при этом запускал его без видеокарты, на каком-то странном фреймворке (tinycnn(?)), то никакой особой сложности сделать это за 2 вечера и получить хороший результат по моим данным у меня тогда не вызвало.
Наверное для людей без базового знания программирования, математики — это будет сложно. Но всё же, мне кажется, что 1-2 недели — это реальный срок.
Ну, тут что значит «выучить». Научиться запускать сетку и несколько примеров. В том же Caffe это можно делать вообще из bash + текстовый редактор файла сети. Да и в TF не сложнее.
Плюс на tf таки питоновская обёртка есть.
Многим людям хватает этого чтобы сказать «я знаю TF».
Скорее это безрадарный контроль полосы, там 50-100ВТ, в дневное время может работать.
Плюс прикольно видно перераспределение температур в человеке когда он спортом занимается.
Грех не воспользоваться. Плюс я жену уже года 3 уговариваю статей на хабр/гт написать, а тут сразу и повод возник.
А идея возникла вообще очень давно. Я когда года 3 назад на Хабре писал статью про усиление видеопотока, мне потом писали врачи которые рассказывали как они пробовали те же методы использовать для визуализации моторики перельстатики. По сути для той же оценки жизнеспособности, которую тут тепловизором Анна пыталась сделать.
Перчатки на снимке ровно того цвета какой должна быть их температура — температуры руки на которую они надеты.
А создание такой конструкции должно быть оправданно тем что она видит. Мне кажется. что большая часть из показанного в статье — это скорее интересна визуализация известных процессов. Но тут нет явно нового качества, которое сделало осмысленным создание такого агрегата. По крайней мере в ручную на коленке.
Тепловой спектр, это 7-14мкм, тут тепловизоры.
Можно сказать, что рентген — это тоже правильный спектральный диапазон. И.т.д. Нужно просто понимать что можно увидеть в правильном спектральном диапазоне.
Тепловизор видит температуру ближайшего к нему объекта. Будь то стекло/перчатка/и.т.д.
В качестве линзы там очень специфический материал, который пропускает именно тепловое излучение.
А для съёмок операций не тепловизором Анна придумала хитрый способ. Она взяла xiaomi экшн-камеру и водонепроницаемый бокс для неё. Бокс стерелизуется и не портиться от стерилизации. Кнопка спуска там герметична и не связана с внутренностью. Перед операцией камера туда помещается.
Но для тепловизора это не прокатит из-за специфики линзы.
thedroneracingleague.com
www.youtube.com/watch?v=fw6uzeeE9gc
www.youtube.com/watch?v=pZ0viMxYDA4
16 октября 2016 года там уже был CNN Face Detection. Сейчас он в основной ветке. Работает, в принципе неплохо, но я и более хорошие видел.
Сейчас там на CNN уже детектор произвольных объектов.
Если же датасет обучается по стандартным правилам — согласен, тут можно атаковать при знании датасета и этих правил.
Более того, конкретно приведённый пример атаки — очень сомнительный. Черные и белые прямоугольники многие используют в качестве аугментации базы данных.
Да, с поддержкой. Caffe потихоньку умирает переходя в Caffe2. Поддержка на Caffe2 будет?
Например попробовать перебрать команды: вдруг удасться грохнуть бота. Или поискать уязвиммости с неэкранированием текста.
Картинки толщиной в 1 пиксель и длинной 1000. Что-то ещё весёлое было.
Где-то треть номеров не российская/или российских типов с которыми сейчас система не работает:)
Всё у нас в боте написанном за пол часа не учитыватется. Так что правим на ходу. Если честно, то мою кормушку так не ддосили, как сейчас ддосят:)