Здесь больше вопрос кому что принадлежит и кто будет дальше развивать данный процессор и продукты на нем. Да и чтобы было развитие надо массово продавать всем, обычным пользователям, а не государству, с эльбрусом такого нет, поэтому и развитие не очень.
Бывает, но это скорее ради публикаций, ну или так просто от нечего делать.
Интересно что на легких если подсунуть из обучающей выборки, то края даже получаются ломанные, как я вырезал вручную.
Они милипизерные если из классифицировать 0 или 1, а здесь классификация пикселей, это увеличение данных для обучения в десятки раз.
В легких было 250 в первой версии и 480 во второй.
Никаких дополнительных коэффициентов, предобработки не делалось. Бралось Caffe, сеть и подготавливалась база для обучения.
Нужно все же наказывать производителей, пока они нас не начали совсем травить.
В защиту некоторых, скажу, что бывают и правильные товары. Читайте состав, там мяса больше чем каши, удивило. «Иногда покупаю и ем такую, когда охота есть, а готовить что-то долго или в походах.»
Это следы от объекта на предыдущих кадрах. Мы же прогнозируем фон на новом кадре по реализации на предыдущих, когда на кадре только фон, то все хорошо, а если есть двигающийся объект, то в этой точке фон мы спрогнозируем неверно. Это будет не фон, а фон + часть сигнала. На новом кадре объекта в этой точке уже нет и поэтому остаются следы при обелении.
Такую ситуацию можно обрабатывать отдельно, удаляя объект с предыдущих кадров.
Интересно что на легких если подсунуть из обучающей выборки, то края даже получаются ломанные, как я вырезал вручную.
В легких было 250 в первой версии и 480 во второй.
Никаких дополнительных коэффициентов, предобработки не делалось. Бралось Caffe, сеть и подготавливалась база для обучения.
В защиту некоторых, скажу, что бывают и правильные товары. Читайте состав, там мяса больше чем каши, удивило. «Иногда покупаю и ем такую, когда охота есть, а готовить что-то долго или в походах.»
Такую ситуацию можно обрабатывать отдельно, удаляя объект с предыдущих кадров.