Pull to refresh
98
27.1
Ермолаев Игорь @ErmIg

Пользователь

Send message
Жаль, если так — побаловаться с Cuda в виртуалке не выйдет. Впрочем для этого у меня Linux стоит.
Так сторонние виртуалки по сути не сильно нужны. По мне у WSL один большой недостаток — нет поддержки GPU. Какая-нибудь виртуалка поддерживает GPU?
Пей половину от того, что налито и все буде в порядке. Проверено — работает.
Там на github вроде 9 тестовых примеров из различных областей. Что бы вы хотели добавить?
Я для статьи писал упрощенные версию кода, потому возможно где-то не доглядел. Сейчас поправлю.
Так там просто массив float-32, причем не очень большой. Думаю его можно прекрасно и на delphi обработать (сравнить с порогом, кластеризовать).
Тут скорее всего надо сегментировать 1-й выход сети. 2-й выход отвечает вроде за направление текста.
Под 32-бит Visual Studio обнаружились проблемы с загрузкой моделей. Эти ошибки исправлены.
Добавить issue на гитхаб. Желательно по каждому конкретному багу.
P.S. text-detection — уже работает. По остальным жду более подробного описания проблемы.
Думаю, что военные оценят эту идею.
Честно говоря, я не проверял работоспособность под C++Builder. То что проверено: MSVS, GCC, CLANG.
Я видел много реализаций сверточного слоя в разных библиотеках. Во многом они совпадают. Может потому, что код у всех открытый, а может люди независимо приходят к похожим вещам. Это в принципе не так важно. Я лишь хотел раскрыть для заинтересованного читателя, как это все устроено.
Понятно. Вы такими тонкостями не заморачиваетесь. Ладно, вопрос снимается.
На сколько я помню, в OpenCV реализованы все эти методы. Вопрос — какой из них использовали конкретно вы?
Вопрос: а распознавание лиц на основе OpenCV на чем работает (Haar, LBP, HOG, DNN)?
C 2013 года я переключился на другие проекты. На AntiDupl не хватает времени и сил. Впрочем ей я и так посвятил почти 11 лет своей жизни. Если у вас есть энтузиазм — там люди на проекте не помешали бы.
Да было время… Была своя коллекция музыки, фильмов, картинок. Для последних даже написал прогу, чтобы избавляться от дубликатов в автоматическом режиме. Сейчас кажется смешным, а раньше была радость — вот удалил пару десятков мегабайт дублирующих картинок.
2) Скорость кода может катастрофически (до 10 раз) меняться в зависимости от того, влазят расчетные данные в процессорный уеш или нет. Потому любой быстрый алгоритм должен разбивать/сливать исходные данные такми образом, что бы кеш использовался максимально эффективно. В Synet и Inference Engine немного разный подход, но основные принципы совпадают.
4) Не знаю, VFP — вроде как аналог x87 и считается устаревшим в ARMv7 и ARMv8. Везде рекомендуют вместо него использовать NEON. Единственное его преимущество — поддержка FP64. Но почитаю про него по подробнее.

Information

Rating
215-th
Location
Минск, Минская обл., Беларусь
Date of birth
Registered
Activity