YB
а научить нейросеть находить эти координаты — проще.
Size: a a a
2018 February 01
И
и каждый пример надо давать meta(где объект?)
И
есть софт который это делать удобнее домогает?
YB
формат подобрать. есть face keypoint формат, есть формат boxes for object detection
YB
можно найти и софт, да
И
Я думаю могу снять видео с разных ракурсов и покадрово разложить и пометить
И
понял сделаю значит 80% обучение и 20% на тесты
A
Vgg image annotator для разметки ок
И
Vgg image annotator для разметки ок
спасибо! конечно бы найти урок лучше пройти от и до и потом пробовать на своей задаче
И
Смотрю что Caffe2 используется для распознавания объектов а потом чтобы считать состояние или распознать используется OpenCV или тоже Caffe2 может(лучше?)?
YB
Смотрю что Caffe2 используется для распознавания объектов а потом чтобы считать состояние или распознать используется OpenCV или тоже Caffe2 может(лучше?)?
Если тебе подойдёт простой детектор, можешь использовать и opencv или сам написать. А если сложно сформулировать задачу явно, но на примерах и контрпримерах в принципе видно, как оно должно работать -- то тогда нужно использовать deep learning. Фреймворк можно брать любой. Близок C/C++ - можешь взять caffe2. Найди там похожую задачу и скопируй оттуда нейросеть (лучше -- обученную, т.е. сделать fine-tuning). Тогда в некоторых случаях и базы из всего 100 примеров (и контрпримеров) хватает. Да, контрпримеров зачастую можно набрать намного больше, чем примеров (как говорится, почему бы и нет).
И
Если тебе подойдёт простой детектор, можешь использовать и opencv или сам написать. А если сложно сформулировать задачу явно, но на примерах и контрпримерах в принципе видно, как оно должно работать -- то тогда нужно использовать deep learning. Фреймворк можно брать любой. Близок C/C++ - можешь взять caffe2. Найди там похожую задачу и скопируй оттуда нейросеть (лучше -- обученную, т.е. сделать fine-tuning). Тогда в некоторых случаях и базы из всего 100 примеров (и контрпримеров) хватает. Да, контрпримеров зачастую можно набрать намного больше, чем примеров (как говорится, почему бы и нет).
Я тут смотрю пример с гитхаба там python3. net = cv2.dnn.readNetFromCaffe грузятся модели в OpenCV можете подсказать зачем? Можно иначе делать?
И
Как я понял у питона хорошие библиотеки есть и лучше его использовать?
YB
Понятия не имею, я caffe2 не пользовался
YB
Может кто другой ответит
YB
Всё примерно одинаково, tensorflow только посложнее остальных.
И
imutils: вожу что не пригодится Skeletonization 4-point Perspective Transform
D
Я навожу на экран телефон - он по изображению должен найти окно и в нем настройки: чекбоксы / поля с текстом и из распознать
поменять GUI у окна можно? если можно, то добавить туда маркеры и дальше немного перспективных трансформаций и OCR
D
хотя в таком случае вообще можно настройки в QR-код запихать...