какую библиотеку для считывания документа ты используешь?

img = image.load_img('aaa.png', target_size=(28, 28),  color_mode = "grayscale")

из tensorflow.keras.preprocessing

Доброго времени суток.
Есть задача удаления более менее однородного фона на изображении.
Возникла проблема, при слабой контрастности изображения граничные операторы дают протечки и альфа каналом заливается часть изображения.

Может кто подкинуть идею как оценить насколько хорошо обработано изображение (желательно не слишком тяжелую для вычисления)?

Изображения достаточно разные, есть с малой площадью основного объекта и с большой. Сплошные и с пустотами.
Пробовал несколько синтетических метрик на основе соотношений % залитых, незалитых и промежуточных значений с фильтрацией по граничным случаям

ребят как усилить изображение?

чтоб вот так было?

Как варианты:
1) from skimage.filters import laplace или scharr

2) или можно просто умножить на 2 всю матрицу картинки округлив до 1?
xxx = xxx *2
f1 = xxx>=1
xxx[f1] = 1

отлично, помогло!

#SQL(Firebird)

Подскажите хорошую книгу/какой-либо ресурс для изучения SQL(Firebird).

* С каким-либо БД абсолютно никогда ещё не работал.

странный выбор

так для перевода нужен source lang и target lang

Всем привет! Я преподаю в Алматы Казахстан КБТУ, для ресерча нужен датасет DUC2003_Summarization_Documents. К сожалению, организаторы конфы не отвечают на email. Может быть у кого нить есть эти данные?

всем привет. есть фрейм с текстом и метками(классов порядка 30). нужно сделать mvp для классификации текстов. что бы обойти векторизацию и сделать все быстро использовал  catboost  на части данных (до этого хорошие скоры были + обучение на gpu). НО - таблица большая, полностью не лезет в память. соот-о встает вопрос обучения и до обучения на оставшихся кусках данных. есть ли способ обучить модель, сохранить, восстановить и доучить и так со всеми данными используя при этом gpu?

Ребят, можете снова скинуть адрес чата по качалке (спорту) для data scientist"ов?

воу! а чем спорт для ДС отличается от просто спорта?)

ну наверное там в зале есть стойки под ноут и облако с гпушками - запустил модельку обучаться а сам качаешься -  во время отдыха мониторишь че как происходит))

звучит прям как качалка в московском яндексе, взбередились воспоминания! (облака только не было, но все с ноутами)

ну как же! в зале для ДС - там "модели" с подкреплением

прикольно наверное, пока там не был)

с учителем ахаха))