Комментарии 28
Существуют две основные вариации на архитектуры сети для задачи детекции:
1. Семейство RCNN…
2. Семество YOLO…
R-FCN тоже очень популярен.
1) R-FCN можно отнести к "семейству RCNN", т.к. он по сути развивает идеи из RCNN-like сеток.
2) Фраза в целом немного кривовата, более традиционно разделение на Single-stage и Two-stage детекторы. Т.е. те, в которых все делается за один проход по сетке (YOLO, SSD, etc.) и те, которые делают два шага: сначала выделяют гипотезы, а потом каждую гипотезу по отдельности процессят (Faster-RCNN, R-FCN, Mask-RCNN, etc.)
Примерно месяц назад стартовало еще одно соревнование на Kaggle и тоже дискриминационное. Приз $1,500,000, но претендовать на него могут только граждане США и обладатели Green Card
Что тут дискриминационного? Они разве запрещают проводить соревнования с допуском только для граждан РФ? Организация хочет провести соревнования в США, что тут плохого? Никого же не удивляет, что американских олимпийцев на чемпионаты РФ не пускают, к примеру. Никого не удивляет, что гражданам США (или Китая, Великобритании...) не так то просто получить рабочую визу в РФ (и наоборот). Тендеры ещё можно вспомнить, ввозные пошлины…
Имхо, кто платит — тот и определяет правила конкурса. Если пообещали смягчить правила и не смягчили — можно «наказывать», но если правила с самого начала объявлены — ругать их за это с позиции «почему нас не пускают?» довольно странно.
Думаю дело в том, что пускают всех, а вот деньги выплачивают не всем. Ну вот зайдите по ссылке от автора и найдите там про USA. Писать такое не на страничке с Prizes, а где-то в середине Rules — подленько.
Когда я думал над названием, была мысль не называть снимки спутниковыми, но с одной стороны cтатья позиционируется как нетехническая, а с другой, очень хотелось не потерять связь с первой частью, в которой как раз спутниковые снимки и были.
Но это дейтствительно аэрофотосъемка. Удивительно, что вы первый, кто указал на эту неточность.
Немного офтопик, но вчера наша команда взяла седьмое место в задаче Planet: Understanding the Amazon from Space
Там как раз спутниковые снимки. На тему нашего решения тоже будет блог пост, правда не сейчас, а чуть позже. Другое дело, что там не было никакой драмы, а было много нейронных сетей, которые склеили в ансамбль. Так что текст будет технический.
Ждём продолжения.
Я и сам толком не знаю. Единственная задча с которой я сталкивался для плотно упакованных объектов — это задача про подсчет морских котиков, а в июне я как раз в отпуске в Питере был, так что на задачу смотрел по диагонали и обчитаться литературой на эту тему не успел.
Можно попробовать посмотреть выступление Кости Лопухина в Yandex, он рассказывает про свой подход и упоминает решения других участников.
Или, более фундаментальный вариант — присоединится к слаку ods.ai и спросить в профильном канале #deep_learning, наверняка кто-то по работе или по науке с этим сталкивался.
В этом году с 6 по 12 июля прошли международная конференция и школа для молодых ученых-физиков в Иркутске, я туда поехал по указанию своей научной руководительницы. В последний день там я спросил у организатора, кто оплачивал проживание и питание студентов. И узнал, что это делал именно Российский Научный Фонд.
Кстати, конференция была по сверхпроводимости, а это пока во многом фундаментальная наука, и по большей части доклады были от физиков-теоретиков. Но и экспериментаторы тоже присутствовали.
Так что фундаментальная наука от Фонда деньги получает и ваше пожертвование, на мой взгляд, попало куда надо. Надеюсь, это вас порадует.
кратко — надо распознать логотип на фотографиях и заблюрить его (например imagemagic) inplace.
- Количество эпох.
- Другая реализация. В Faster RCNN море параметров. Такое ощущение, что в реализации от MXNet все мелкие детали лучше выверены.
Но прямого сравнения я не делал, возможно, при правильной тренировке и одинаковых параметрах обе реализации показали бы одинаковую точность.
На последней задаче которую я решал, попробовал PyTorch. Пока очень нравится. Порог вхождения чуть выше, чем в Keras, но внятная документация, удобно осуществляется Data Parallelization, удобно сделан batch generator, сильно подкупает. Очень всем рекомендую.
участвовать могут все, а вот на призовые претендовать только те, кто является гражданами и проживает в странах, которые выше некой отсечки в очередном коррупционном рейтинге 2014 года.
Написать сайт, имитирующий Kaggle, у двигателей науки навыка тоже не хватило, поэтому они наняли подрядчика, а именно, британского коррупционера BAE Systems.
Л — Логика
А почему деньги от мыл-ру признаны токсичными?
Какую именно реализацию Faster RCNN mxnet вы использовали?
Британские спутниковые снимки 2: как все было на самом деле