Я пробовал скармливать в нейросеть цветные картинки (уменьшенные и размытые), но она не ловила закономерности.
Бегло почитал статью про Unet, сложилось впечатление что под сегментацией они понимают то, что в OpenCV называется нахождением контуров.
Я понимаю. Но какую задачу решать с помощью нейросети в контексте статьи?
Сама возможность использовать готовую нейросеть в OpenCV конечно есть, в самой первой своей статье я так делал, чтобы детектировать предметы в комнате.
В прямо готовом виде я не встречал пока. Может быть плохо искал.
Вот это — «выделяющие маркерами дороги, обочины, автомобили» — как правило учебные задания, выделяющие части картинки по цвету.
В учебных картинках все получается хорошо, в реальной жизни не так гладко.
Мне приходило в голову попробовать выделить дорогу посредством сегментирования, но это тема для отдельной статьи.
Все упирается в задачу распознавания дороги, она технически гораздо сложнее, чем принятие решений на основе нейросети и зависит от условий.
Т.е чтобы подготовить данные для нейросети, нужно сначала подобрать параметры распознавания дороги для данной местности и уровня освещенности.
Да, в результате разъездов генерятся тысячи картинок. Далеко не все из них пригодны.
Надо проверить как на них распознается дорога. И разложить их по категориям — право, лево, прямо. На все это очень много времени уходит.
Большое спасибо, переварю новую инфу и наверняка появятся ещё вопросы, когда буду писать новую статью.
Кстати, нашел вас в линкедин, если не возражаете, давайте дружить.
Спасибо, очень информативно. Не знал про публикации.
А насколько приемлемо завершать статью на медиуме параграфом с рекламой своего продукта?
Не могли бы вы порекомендовать статьи оттуда, которые могут послужить примером?
Здорово, собирал сам 3.4.1 для Raspbian Jessie как раз из-за dnn. Недавно задумался переходить на Стретч, и тут ваша статья. А собранный deb можно где-нибудь стянуть?
Да, смотрел. Главная проблема — эта плата садится на все пины Raspberry, блокируя что-либо кроме распознавания. А у меня на пинах завязано и движение колес, и управление штативом, и эхолотом.
Бегло почитал статью про Unet, сложилось впечатление что под сегментацией они понимают то, что в OpenCV называется нахождением контуров.
Сама возможность использовать готовую нейросеть в OpenCV конечно есть, в самой первой своей статье я так делал, чтобы детектировать предметы в комнате.
Вот это — «выделяющие маркерами дороги, обочины, автомобили» — как правило учебные задания, выделяющие части картинки по цвету.
В учебных картинках все получается хорошо, в реальной жизни не так гладко.
Мне приходило в голову попробовать выделить дорогу посредством сегментирования, но это тема для отдельной статьи.
Т.е чтобы подготовить данные для нейросети, нужно сначала подобрать параметры распознавания дороги для данной местности и уровня освещенности.
Надо проверить как на них распознается дорога. И разложить их по категориям — право, лево, прямо. На все это очень много времени уходит.
Большое спасибо, переварю новую инфу и наверняка появятся ещё вопросы, когда буду писать новую статью.
Кстати, нашел вас в линкедин, если не возражаете, давайте дружить.
А насколько приемлемо завершать статью на медиуме параграфом с рекламой своего продукта?
Не могли бы вы порекомендовать статьи оттуда, которые могут послужить примером?
Здорово, собирал сам 3.4.1 для Raspbian Jessie как раз из-за dnn. Недавно задумался переходить на Стретч, и тут ваша статья. А собранный deb можно где-нибудь стянуть?
Я на самом деле начал тоже с двух линий, но быстро оказалось, что в моих условиях вторая избыточна и только все усложняет.
Сейчас используется 6 gpio плюс все пины питания, 3 граунда плюс оба пина i2c.