Для архитектуры BERT проблем быть не должно, поскольку использовались данные только одной руки, которые при необходимости отражались зеркально, чтобы данные всегда соответствовали левой руке.
Что касается подхода с изображениями, необходимо убедиться, что в обучающем наборе достаточно примеров, где один и тот же жест демонстрируется разными руками. Если такие данные присутствуют, качество распознавания должно быть на сопоставимом уровне. В противном случае можно написать аугментацию, которая будет в процессе обучения периодически менять руки местами. После этого модель потребуется переобучить или дообучить.
Здравствуйте! Я правильно понимаю, что вы имеете ввиду отбор ключевых точек с разных частей тела?
Для архитектуры BERT проблем быть не должно, поскольку использовались данные только одной руки, которые при необходимости отражались зеркально, чтобы данные всегда соответствовали левой руке.
Что касается подхода с изображениями, необходимо убедиться, что в обучающем наборе достаточно примеров, где один и тот же жест демонстрируется разными руками. Если такие данные присутствуют, качество распознавания должно быть на сопоставимом уровне. В противном случае можно написать аугментацию, которая будет в процессе обучения периодически менять руки местами. После этого модель потребуется переобучить или дообучить.
Спасибо!
Спасибо!
надеюсь такого рода соревнования на Kaggle не скоро будут)
Большое спасибо!
Спасибо! Да, обидно было. Но шейкап был довольно слабый на этом соревновании.
Спасибо! Рад что Вам понравилось!