AG
Ну если там простой поворот типа одна картинка и она же повёрнутая.
Size: a a a
2021 October 14
V_
так а зачем тут нейросеточка? Верти изображение пока оно не совпадёт с первоначальным. Конечно, когда увеличивает изображение или обрезает - тут такой метод не сработает, уже нужны будут доработки
AG
Ну хз, какие-нибудь особые точки смотреть.
IP
а нельзя ось найти
ПО
Вертеть тоже очень нехороший вариант, слишком долго перебирать придется
AI
Ну так по градиентному спуску вертеть
V_
а насколько быстро должно работать?
AI
Уменишая ошибку при повороте
ПО
Секунда-две вполне норм
ПО
Хорошо, а есть какие-то хорошие метрики сравнения изображений? Которые будут показывать сходство, даже если разрешения разные
M*
У меня есть задание на уровень Джуниор по временным рядам. Дата, 6 Ресторанов(индекс посещаемости) и к каждому ресторану экзогенная переменная 0,1. Надо спрогнозировать индексы посещаемости на следующий год с учетом известных экзогенных показателей. Кто может подсказать как решить. В личку
АД
Смотря чему учить сеть. Я бы создал фичу - угол наклона, сгенерил выборку с рандомными параметрами изменения разрешения и угла наклона и размеченным углом - и учил бы сеть именно определять угол, относительно первоначального
V_
так это тестовое задание - тебе потом работать придётся
ПО
Задача ж вроде не тяжёлая, а придется создавать конволюцию с двумя головами, огромную выборку, долго обучать, структуру искать
M*
У меня есть варианты решение через sarima. Но идёт какой-то косяк не пойму почему. я хочу посмотреть другие варианты решения
V_
ой не, такое себе, ладно, если бы ещё разрешение было бы одинаковое
V_
покажи своё)
M*
Я покажу задание и своё решение, тому кто захочет этим заняться
M*
И проконсультировать
АД
ну, я бы взял крайние значения распределения изменений разрешений тестовой выборки, и крайние значения рандома изменения разрешения задавал бы именно такими. Но, это всё так, просто гипотеза ) На практике - я уверен, что есть более простые решения