Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток AI и ML доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 24
Надо исходники, или внятное описание, или хотя бы видео. А так регулярная реклама непонятно чего на хабре ни о чем . В чем смысл ? Инвесторы статью не купят...
На козу говорит овца
уважаемый Сдима1357, спасибо за проявленный интерес - это действительно редкость сегодня (не интерес к нам, а интерес вообще, когда человек не просто что-то говорит, а пробует разобраться).
Очевидно, вы воспользовались на нашем сайте базовым доступом - к датасету COCO. В этом датасете есть всего 80 классов. И там действительно есть класс «овца» (sheep). Но в этом датасете нет класса «коза». Если вам для ваших задач нужно, чтобы модель распознавала коз и козлов, вы можете ее легко натренировать, создав новый класс. Все инструкции для этого есть на сайте.
да, и спешу заметить, что эти классы мы не поленились перечислить на сайте
Не очень понятна цель статьи. Для научной статьи - нет достаточного описания алгоритма да и не совсем правильное место здесь. Боитесь что украдут - патентуйте и печатайтесь. Для само-рекламы нужно использовать таг "я пиарюсь". Так что "-" за рекламу, причем настойчивую. То есть в принципе тема интересная, но форма подачи наводит на очень неприятные мысли.
здравствуйте, Сдима1357
Вы всерьез рассуждаете, чтобы мы отдали вам или urbi et orbi исходники? Даже любопытно стала, с тз антропологии, ваша логика
Что вы имеете в виду под внятным описанием? Интересно ознакомится с вашими критериями внятности. Возможно, будет что-то полезное. Я не ерничаю. Для нас все вполне внятно - здесь и на нашем сайте. Для тех, кому нужно/интересно.
Мы ничего не рекламируем. У нас факты. Если вам что-то непонятно - можно спросить, если действительно интересно. Если неинтересно - тогда пройти мимо.
Мы не продаем инвесторам статью. Мы просто делимся информацией. Кому-то интересно, кому-то - нет. Задачи «всем интересно» у нас нет.
Приведу пример описания регистрации с исходниками и детальным описанием:
ну вот хотя бы моя
https://habr.com/ru/articles/336494/
Автор после литинститута, ему хоть в стол писать, хоть в Хабр - всё удовольствие, IMHO.
В последнее время тенденция увеличения подобных невнятных статей печалит. Самое непонятное - зачем мне этот бред Гугл в новостной ленте предлагает. После заголовка со словами "Мы (царь всея) улучшили" и "мировая революция" можно было сразу кидать ссылку в топку.
о, это интересно, спасибо.
расскажите, в чем, по-вашему, невнятность конкретно этой статьи? только постарайтесь держать себя в руках и не переходить на личности, а также придерживаться фактов. ибо мнение (вы сами написали IMHO, то есть обозначили свой комментарий жанром «мнение») - это не любые слова; мнение - это аргументация, подтвержденная фактами. сможете?
Доброго дня, уважаемый оопатов (коверкать никнеймы - ничуть не лучше, чем переходить на личности; это одна из мелочей, которая психологически раскрывает Вашу "корону", помимо явных громких желтушных заголовков в публикациях).
Есть крутой чувак, занимающийся обучением руководителей, у него есть один из базовых приёмов, которые надо применять к задачам, проектам и т.д. - задать банальный вопрос "Какова цель?"
В данном случае - какова цель с февраля месяца сидеть теребонькать клавиатуру в стиле "мы-мы-мы"? Кто-то предпологает - обмен опытом, материал же преподносится околонаучно, ну и начинает искать исходники. А фиг вам - исходники не даём, мы просто описываем свой чёрный ящик, какой он крутой и развивающийся.
Кому-то интересно пощупать - а демки недостаточно крутые, по сравнению с замахом в статьях.
Кому-то было бы интересно внедрить в бизнес, даже как платное решение - но, опять же, статьи не в "я пиарюсь", нет не то что внятного коммерческого предложения, да даже нет банального сравнения с конкурирующими технологиями, которые есть уже на рынке, чтобы покупатель сам мог выйти с ценовым предложением "я ща плачу этим столько, вы мне качественнее и дешевле сможете?". Чтобы не голосновно "мы крутые, а всё прочее Г в сторонке на нашем фоне", а конкретно в табличке наглядно увидеть - эти вот из потока видео умеют выцепить 10 несущихся машин, а мы 25 и ещё 12 столбиков с деревьями.
Расширение команды разработки? Да вроде тоже явного запроса не видно в текстах, довольны своим "мы" как удавы.
Короче, ребята (не знаю, сколько вас там, надеюсь больше, чем один Билли Миллиган), Россия это крутая страна, мозгов у нас даже после утечек много, но всё же найдите себе своего Олега с пропеллером, который прокачает цели, идеи, раскрутит, привлечёт инвестиции, а значит и кратно ускорит ресёрчи и совершенствование наработок. Читать, что контора типа существует пятнадцать лет, а скачок развития пошёл последние годы - ну это какая-то мини-радость в моменте. Весь техномир давно ускорился и ушёл на сверхсветовую, а вы только на орбиту (условно) вышли. Где-то в Китае с огромными дотациями государства наверняка уже ведут схожие разработки и если профукать момент - китайцы опять будут впереди. Ещё и что-то в OpenSource выкинут, как уже отработанную технологию. И миру будет глубоко начхать, что первыми были гении из Нижнего Новгорода земли русской.
Итого: какова цель публикаций на Хабре? Кому от этого хорошо, в чём конкретно польза? Или это просто трата времени всех сторон (одни вхолостую печатают, другие вхолостую читают)
спасибо, ЭндрюТишкин. По поводу коверкания никнеймов - вы ошибаетесь, это всего лишь ваше восприятие, которое говорит что-то о вас. Я же просто занимаюсь транслитерацией посильной.
сравнения у нас есть более чем подробные с любыми моделями, мы их подробно и прозрачно осветили. будьте внимательней - ни одна демка не круче. любые проверки вы при желании можете провести самостоятельно.
но даже если вы по-прежнему ничего не поняли, в любом случае вы прикоснулись к истории, имейте в виду.
Очень интересная статья. Спасибо.
Можете ли поделиться репозиторием?
здравствуйте, ТехРекруитер
спасибо.
репозитарием поделиться не можем - это ноу-хау. у нас проприетарная модель.
вы можете зайти к нам на сайт и поиграть/потестировать модель. доступны разные тарифы, от бесплатного до промышленных и индивидуальных.
А где метрики по классификации? Она в статье упоминается, а метрик нет.
РоманВеличкин, здравствуйте.
в предыдущей статье о модели мы приводили метрики - на нее мы даем ссылку в самом начале этой статьи. Вот ссылка: https://habr.com/ru/articles/1052302/
Вот таблица с данными из этой статьи:
Меня вот что смущает. Авторы уже 2 раз пишут о том что они создали вандервафлю с 100 тысячами параметров вместо миллионов. Но я задам один простой вопрос. А обобщающая способность у модели вообще присутствует? Или вы просто переобучили крошечную модель на конкретных патернах и обобщение у неё около 0. И любой пример отличающийся от шаблона идет лесом?
здравствуйте, Миллог.
спасибо за попытку разобраться.
Этот ваш вопрос нас удивляет, потому что для этого мы и приводим цифры решения датасетов. Для того же самого датасета COCO мы представляем именно цифры val выборки, которую модель никогда не видела, как раз-таки для демонстрации обобщения.
В одной из следующих статей мы планируем также показать результаты работы модели на датасетах RF100-VL, специально созданных для показа обобщения как такового. На наш взгляд достаточно странно говорить о подготовке нами обученной модели с по сути оверфитом к датасету: если бы мы шли по пути оверфит (??? по незнанию видимо), то мы бы показывали бы результаты в пределах mAP50=100, потому как оверфит совершить попросту несложно, даже на маленькой модели.
Наша "крошечная" модель умеет очень хорошо обучаться на любой домен задач распознавания, имея при этом ограниченное количество данных. Без обобщающей способности это в общем и целом было бы сделать категорически невозможно.
Простите но я сделаю предположение что в данном случае идет либо осознанное либо не осознаоне искажение задачи. Автор обучает модель на 100к парамтерах запоминать фон. И подменяет задчу semantic object detection на low-level pixel difference detection. На эти мысли меня наводит размер модели. Размер обучающей выборки. И в целом при таком подходе вполне реально получить результаты о которых говорит автор. И в целом для это узкого набора задач вполне не плохое решение.......А остальное вполне может быть просто маркетинг............ В прочем что то доказывать и кого то в чем то уверять не стану.
прощаем.
со своей стороны тоже не планируем что-то кому-то доказывать. мы оперируем фактами и по-возможности стараемся отвечать на фактологические вопросы.
по поводу замены semantic object detection на low-level pixel difference detection
если мы правильно поняли, то это отсылка к нашему эксперименту с Интерстеллару/DBSCAN, про который мы писали на Хабре. В этом эксперименте мы не использовали модель для детекции. Как и не подменяли задачу semantic object detection на low-level pixel как таковую – этот пример в статье в целом не был связан с текущей моделью архитектурно, и был скорее демонстрацией технических способностей нашего оригинально представления без тренировки.
То есть, если рассуждать терминами ML, то мы таким образом демонстрировали то, что наше представление в своем изначальном виде является нелинейным преобразованием пространства, которое несет в себе достаточный сигнал для работы с ним даже таких рудиментарных алгоритмов, как DBSCAN.
Наше представление в своем финальном виде – линейно разделимо конечными системами, которые принимают данными, по типу DBSCAN или же, например, FAISS
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Еще одна мировая революция. Мы улучшили модель для любых CV-задач, добавив сегментацию. И еще лучше SOTA