От видео с демонстрацией движка аж мурашки по коже. Русские всё-таки что-то могут. Хотя когда увидел хаммер ощущение пропало. А после просмотра видео с игрой Battle Prime вообще не понял — зачем делать захватывающие движки, чтобы потом сделать шаблонный шутер? Может это было нужно для того, чтобы показать, что на планшете такое тоже возможно?
К нейросетям много вопросов:
1. На основе чего сделано предположение, что будет достаточно максимум 100 случаев? Это не говоря уже о том, что исследования в общем случае получить не так просто.
2. Мы выполняем сегментацию 3-хмерных воксельных данных, а не отдельных срезов(есть принципиальная разница между сегментацией именно в 3-х измерениях и сегментацией по плоским срезам). Из этого следует во-первых то, что объем данных возрастает в несколько сотен или тысячу раз, а насколько я знаю, для нейросетей это проблема — даже обычным картинкам уменьшают разрешение, во-вторых просто уже архитектура сети скорее всего должна быть другой — не получится взять готовое решение. Вообще как то особо не получается найти примеры, чтобы нейросеть работала с воксельными данными.
3. Я бы не сказал, что нейросети хорошо справляется именно с задачей сегментации. Та же U-Net, судя по результатам, приводимых в статьях, особой точностью не блещет — границы объектов получаются далеки от идеальных.
4. Какой объем будет занимать результат обучения нейросети? Это должно работать в десктопной программе, которая не тащит с собой никаких особо больших баз.
1. На основе чего сделано предположение, что будет достаточно максимум 100 случаев? Это не говоря уже о том, что исследования в общем случае получить не так просто.
2. Мы выполняем сегментацию 3-хмерных воксельных данных, а не отдельных срезов(есть принципиальная разница между сегментацией именно в 3-х измерениях и сегментацией по плоским срезам). Из этого следует во-первых то, что объем данных возрастает в несколько сотен или тысячу раз, а насколько я знаю, для нейросетей это проблема — даже обычным картинкам уменьшают разрешение, во-вторых просто уже архитектура сети скорее всего должна быть другой — не получится взять готовое решение. Вообще как то особо не получается найти примеры, чтобы нейросеть работала с воксельными данными.
3. Я бы не сказал, что нейросети хорошо справляется именно с задачей сегментации. Та же U-Net, судя по результатам, приводимых в статьях, особой точностью не блещет — границы объектов получаются далеки от идеальных.
4. Какой объем будет занимать результат обучения нейросети? Это должно работать в десктопной программе, которая не тащит с собой никаких особо больших баз.