Comments 16
Спасибо, что поделились, очень интересно и хорошо написано!
Круто, жалко, что второе место! Спасибо, очень полезная статья!!
Статья топ , поздравляю с успешным соревнованием. 2 место это очень круто!
Прочитав заголовок, подумал, что речь пойдёт про хиромантию (чтение складок кожи на ладонях - линий) и прослеживание корреляций этих линий, например с продолжительностью жизни. Предполагаю, что, как и с астрологией, корреляции окажутся слабыми....
Зачем я тут комментарий этот написал - не знаю, но авось кто-нибудь ткнет меня в исследование или наоборот проникнется идеей для разработки...
Круто! Интересная статья, поздравляю с высоким местом!
отличная статья, спасибо
А если жесты показывать левой и правой рукой они одинаково правильно распознаются?
Для архитектуры BERT проблем быть не должно, поскольку использовались данные только одной руки, которые при необходимости отражались зеркально, чтобы данные всегда соответствовали левой руке.
Что касается подхода с изображениями, необходимо убедиться, что в обучающем наборе достаточно примеров, где один и тот же жест демонстрируется разными руками. Если такие данные присутствуют, качество распознавания должно быть на сопоставимом уровне. В противном случае можно написать аугментацию, которая будет в процессе обучения периодически менять руки местами. После этого модель потребуется переобучить или дообучить.
Спасибо. Вы написали что выбирали признаки вручную, однако разве это не задача для ML - выявление признаков, в т.ч. и не очевидных?
О чем говорят руки. 2 место на соревновании Kaggle + код решения