Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Большая витрина: от крупнейших школ до частных авторов. Сравнивайте по цене, длительности, формату и выбирайте самый подходящий курс!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 7
На февраль 2017 в OpenCV отсутствовала сверточная сеть, там реализован обычный многослойный персептрон. Плюс хотелось самому разобраться во всех деталях, особенно разобрать процесс обучения таких сетей.
Мне кажется, вы путаете тёплое и мягкое.
Сверточная сеть — это алгоритм машинного обучения (абстрактная методология).
OpenCV — это фреймворк (причем не машинного обучения, а компьютерного зрения), т.е. конкретная реализация.
Мне кажется, если уже говорить о выборе инструментария, то интереснее вопрос «Почему автор выбрал Kotlin?»
Сверточная сеть — это алгоритм машинного обучения (абстрактная методология).
OpenCV — это фреймворк (причем не машинного обучения, а компьютерного зрения), т.е. конкретная реализация.
Мне кажется, если уже говорить о выборе инструментария, то интереснее вопрос «Почему автор выбрал Kotlin?»
Я думаю, DrAndyHunter просто оговорился. Справедливости ради, OpenCV не фреймворк, а библиотека, содержащая среди прочего и алгоритмы машинного обучения.
«Соотношение положительных к отрицательным примерам 1 к 4, 8000 положительных и 2000 отрицательных.» — чего то так.
HybridTech рекомендую ознакомиться с диссертацией Калиновского И.А. «Метод нейросетевого детектирования лиц в видеопотоке сверхвысокого разрешения», в которой рассматривалась аналогичная задача с акцентом на вычислительную эффективность топологии СНС. Полный текст дисера доступен на сайте ТГУ, а проект лежит на GitHub.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Сверточная нейронная сеть, часть 1: структура, топология, функции активации и обучающее множество