All streams
Search
Write a publication
Pull to refresh
52
0
Илья Сергеев @sergeevii123

data science

Send message

Шум для букв логотипа Авито получен методом fgsm, о котором было написано в начале статьи. Пробовали заменить его на другой шум и это не дало положительных результатов

Adversarial шум создаётся специально для отдельных архитектур сетей. Его обобщающая способность не высока. При желании можно создать adversarial attack и для вашей сети.
Рад, что понравилось) Детектор номерных знаков написан на mxnet, поэтому использовался он. Создание шума < 100 ms
Изначально было предположение, что у них может быть не нейросеть.
«Именно поэтому незаметный шум не сработал» — в статье написано про сложность обобщения на black box, поэтому утверждать что у них «НЕ нейросеть» основываясь тольно на этом довольно смело.
Почему мы всё таки склоняемся к тому, что у них нейросеть — это следствие разбора случаев, когда номерной знак был ими закрыт не идеально.
1. 360x360
2. Про точность не понял. Вы имеете ввиду IoU? На данных обучения или в проде?
Да, есть случаи, когда модель не справляется. Мы их сохраняем для дообучения модели. Спасибо, что нашли такой случай. Если вас не затруднит, дайте ссылку на объявление.
Мы отдали данные объявлений из проданных машин. Это не персональные данные, поэтому нет ограничения на их использование. Мы стараемся оградить пользователей от внимания недобросовестных личностей на этапе продажи, поэтому скрываем гос. номер.
Да, правда. Три человека размечали одно фото. Толока может быть очень выгодна, если правильно её настроить.
Выбирали тяжелые кэйсы из валидации, там где модель не уверена (чуть выше порога отсеивания предсказания), чтобы следующие версии моделей не ошибались, на том что уже обрабатывается. Допуск на отклонение в координатах? также как на Толоке считается — небольшая окрестность
Рад, что понравилось :)
Автотесты простые — есть набор картинок с известными координатами гос. знака, на них прогоняется микросервис с моделькой (также как в проде) и если где-то он ошибается, то не выкатывается.
еее, спасибо за шотаут про джокер с логированием, а про блокчейн знач без имен?)) вот это вот «конкретному разработчику») ссылочка на статью в моем профиле, если что
Если вы хотите передавать настройки и автоматизировать подключение в сеть, только чтобы потом сделать приватный чейн, то может проще посмотреть вот этот туториал.
В этом проекте мы хотели использовать публичный чейн, поэтому Ethereum.
Но если говорить про проекты только на приватном чейне, то, наверное, Fabric. Хотя в последних версиях Parity приватный чейн Ethereum получил хороший апгрейд.
Мне не очень понятно, почему нужно зависеть от единого центра.

Предлагаю вам почитать white paper и yellow paper, там хватает примеров и достаточно подробно изложены преимущества тех идей, которые я перечислил, думаю что цитирование и пересказ — дело бессмысленное.
Что-то первый вопрос я не понял.
Мы не только данные храним в блокчейне, какая-то часть логики там находится.

Вообще мне нравятся идеи ethash, ghost и gas, вот уже хотя бы три причины почему ethereum.

Да, про орг. проблемы согласен, про это есть в статье.
Ну да если и делать что-то такое, то нужно использовать не PoW, благо альтернативных алгоритмов достижения консенсуса, не нуждающихся в вычислительных мощностях, достаточно.
Не очень понятно почему должен создаваться совет банков, вырожденный в одного актора, вы почему-то хотите всё централизовать :)
1

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Registered
Activity