Согласен с Вами. Этого в статье действительно нет. Виза — отдельная история, хотя не скажу, что очень сложная. Если говорить про Россию, то есть проблема с очередью на туристические визы, а с J-1, которая нужна для стажировки, все нормально.
Приведу простой пример.
Изначально есть большая картинка, на которой есть маленький человечек. Он на столько маленький, что, упихнув всю картинку в 220x220, становится еле видно его ноги и руки. Нейронная сеть на первом этапе находит их, но очень примерно. Далее же, мы уже откинем здоровенную часть исходной картинки, так как будем смотреть на кусочки вокруг предсказанных координат. Поскольку исходная картинка была большой, то на новых кусочках, упиханных в 220x220, будет отчетливее видны детали человечка. Поэтому следующий слой нейронной сети сможет сделать более точные предсказания.
Вот так это работает. Стало понятнее? Если нет, то спрашивайте.
Не могу знать наверняка. Однако решение, которое ищет позы в базе данных, кажется более ограниченным.
Можно погуглить, возможно кто-то ровно такое и делал.
Мы пользовались признаками, которые показывают на сколько то или иное событие более вероятно для региона. Но проблема в том, что они не объясняют причин происходящего.
Целью соревнования не было набрать максимальный скор в системе. Целью было ответить на вопрос: «Какие признаки важны для предсказания категории риска предприятия?»
И по значению скора определялся лишь порядок выступлений. Несмотря на то, что наша моделька заняла второе место, она вполне плотно шла за первым.
Но вот ссылки:
Презентация
Данные
Изначально есть большая картинка, на которой есть маленький человечек. Он на столько маленький, что, упихнув всю картинку в 220x220, становится еле видно его ноги и руки. Нейронная сеть на первом этапе находит их, но очень примерно. Далее же, мы уже откинем здоровенную часть исходной картинки, так как будем смотреть на кусочки вокруг предсказанных координат. Поскольку исходная картинка была большой, то на новых кусочках, упиханных в 220x220, будет отчетливее видны детали человечка. Поэтому следующий слой нейронной сети сможет сделать более точные предсказания.
Вот так это работает. Стало понятнее? Если нет, то спрашивайте.
Можно погуглить, возможно кто-то ровно такое и делал.
Судя по предоставленным данным, мы не можем утверждать, что если главу отправили в отставку, то это является показателем неэффективности его работы.
И по значению скора определялся лишь порядок выступлений. Несмотря на то, что наша моделька заняла второе место, она вполне плотно шла за первым.
А ещё, мат-мет, а не мех-мат :)