IG
Size: a a a
2021 January 06
P
кому-нибудь нужна подработка на питоне про картинки?
i
очень уж не хочется считать косинусное рассояние ручками в исходном файле
Прогоните в другой программе
P
очень уж не хочется считать косинусное рассояние ручками в исходном файле
1 строчка
IR
Всем привет!
Вопрос не по специализации. У меня задача - научить нейронку (если тут вообще надо нейронку использовать, а не другие алгоритмы) определять на фото повреждения машин.
Нагуглил вот эту статью, там ровно то что мне надо, и все расписано по верхам и указаны примененные технологии и датасеты:
https://medium.com/algoanalytics/detecting-vehicle-damage-using-deep-learning-1fbca5745349
Вот кусок с упоминанием технологий оттуда:
"For object detection, MaskRCNN uses FasterRCNN which combines object localization and classification for generating bounding box and class for each object. In FasterRCNN, an image is inputted to CNN to get a convolutional features map. Region Proposal Networks (RPN) are used on feature map to predict regions proposals to be used by RoI Pooling for predicting class and bounding box of object.
Other techniques for object detection range from You Only Look Once (YOLO) [3], Single Shot MultiBox Detector (SSD) [4] and Fully Convolutional One-Stage Object Detection (FCOS) [5]."
Проблема в том что я пока что нуб в ML, и про нейронки почти ничего не знаю, и про распознавание образов тоже. На данный момент я прошел полтора первых курса специализации (второй курс - кроме градиентного бустинга и последней недели, исключая малопонятный кусок по нейронным сетям).
И я конечно могу нагуглить все эти непонятные слова выше (чем я и занимаюсь), но прошу у вас вот какой помощи: было б круто если бы кто-нибудь знающий немного направил меня. Ну типа может кинете ссылки на хорошие статьи для начинающих, или просто в двух словах напишете с чего начать и чем продолжить, чтобы разобраться в теме. Что можно вообще отложить, что не критично для понимания и можно использовать как черный ящик и т.д.
Я вот как услышал про нейронки, сразу пошел на Степик и начал курс по нейронкам от Самсунга. Правильно сделал?
Еще добавлю что этот проект мне надо в первую очередь тупо сделать, чтобы он хоть как-то заработал, а вот обретение понимания как оно работает можно растянуть на более длительное время.
Вопрос не по специализации. У меня задача - научить нейронку (если тут вообще надо нейронку использовать, а не другие алгоритмы) определять на фото повреждения машин.
Нагуглил вот эту статью, там ровно то что мне надо, и все расписано по верхам и указаны примененные технологии и датасеты:
https://medium.com/algoanalytics/detecting-vehicle-damage-using-deep-learning-1fbca5745349
Вот кусок с упоминанием технологий оттуда:
"For object detection, MaskRCNN uses FasterRCNN which combines object localization and classification for generating bounding box and class for each object. In FasterRCNN, an image is inputted to CNN to get a convolutional features map. Region Proposal Networks (RPN) are used on feature map to predict regions proposals to be used by RoI Pooling for predicting class and bounding box of object.
Other techniques for object detection range from You Only Look Once (YOLO) [3], Single Shot MultiBox Detector (SSD) [4] and Fully Convolutional One-Stage Object Detection (FCOS) [5]."
Проблема в том что я пока что нуб в ML, и про нейронки почти ничего не знаю, и про распознавание образов тоже. На данный момент я прошел полтора первых курса специализации (второй курс - кроме градиентного бустинга и последней недели, исключая малопонятный кусок по нейронным сетям).
И я конечно могу нагуглить все эти непонятные слова выше (чем я и занимаюсь), но прошу у вас вот какой помощи: было б круто если бы кто-нибудь знающий немного направил меня. Ну типа может кинете ссылки на хорошие статьи для начинающих, или просто в двух словах напишете с чего начать и чем продолжить, чтобы разобраться в теме. Что можно вообще отложить, что не критично для понимания и можно использовать как черный ящик и т.д.
Я вот как услышал про нейронки, сразу пошел на Степик и начал курс по нейронкам от Самсунга. Правильно сделал?
Еще добавлю что этот проект мне надо в первую очередь тупо сделать, чтобы он хоть как-то заработал, а вот обретение понимания как оно работает можно растянуть на более длительное время.
K
Всем привет!
Вопрос не по специализации. У меня задача - научить нейронку (если тут вообще надо нейронку использовать, а не другие алгоритмы) определять на фото повреждения машин.
Нагуглил вот эту статью, там ровно то что мне надо, и все расписано по верхам и указаны примененные технологии и датасеты:
https://medium.com/algoanalytics/detecting-vehicle-damage-using-deep-learning-1fbca5745349
Вот кусок с упоминанием технологий оттуда:
"For object detection, MaskRCNN uses FasterRCNN which combines object localization and classification for generating bounding box and class for each object. In FasterRCNN, an image is inputted to CNN to get a convolutional features map. Region Proposal Networks (RPN) are used on feature map to predict regions proposals to be used by RoI Pooling for predicting class and bounding box of object.
Other techniques for object detection range from You Only Look Once (YOLO) [3], Single Shot MultiBox Detector (SSD) [4] and Fully Convolutional One-Stage Object Detection (FCOS) [5]."
Проблема в том что я пока что нуб в ML, и про нейронки почти ничего не знаю, и про распознавание образов тоже. На данный момент я прошел полтора первых курса специализации (второй курс - кроме градиентного бустинга и последней недели, исключая малопонятный кусок по нейронным сетям).
И я конечно могу нагуглить все эти непонятные слова выше (чем я и занимаюсь), но прошу у вас вот какой помощи: было б круто если бы кто-нибудь знающий немного направил меня. Ну типа может кинете ссылки на хорошие статьи для начинающих, или просто в двух словах напишете с чего начать и чем продолжить, чтобы разобраться в теме. Что можно вообще отложить, что не критично для понимания и можно использовать как черный ящик и т.д.
Я вот как услышал про нейронки, сразу пошел на Степик и начал курс по нейронкам от Самсунга. Правильно сделал?
Еще добавлю что этот проект мне надо в первую очередь тупо сделать, чтобы он хоть как-то заработал, а вот обретение понимания как оно работает можно растянуть на более длительное время.
Вопрос не по специализации. У меня задача - научить нейронку (если тут вообще надо нейронку использовать, а не другие алгоритмы) определять на фото повреждения машин.
Нагуглил вот эту статью, там ровно то что мне надо, и все расписано по верхам и указаны примененные технологии и датасеты:
https://medium.com/algoanalytics/detecting-vehicle-damage-using-deep-learning-1fbca5745349
Вот кусок с упоминанием технологий оттуда:
"For object detection, MaskRCNN uses FasterRCNN which combines object localization and classification for generating bounding box and class for each object. In FasterRCNN, an image is inputted to CNN to get a convolutional features map. Region Proposal Networks (RPN) are used on feature map to predict regions proposals to be used by RoI Pooling for predicting class and bounding box of object.
Other techniques for object detection range from You Only Look Once (YOLO) [3], Single Shot MultiBox Detector (SSD) [4] and Fully Convolutional One-Stage Object Detection (FCOS) [5]."
Проблема в том что я пока что нуб в ML, и про нейронки почти ничего не знаю, и про распознавание образов тоже. На данный момент я прошел полтора первых курса специализации (второй курс - кроме градиентного бустинга и последней недели, исключая малопонятный кусок по нейронным сетям).
И я конечно могу нагуглить все эти непонятные слова выше (чем я и занимаюсь), но прошу у вас вот какой помощи: было б круто если бы кто-нибудь знающий немного направил меня. Ну типа может кинете ссылки на хорошие статьи для начинающих, или просто в двух словах напишете с чего начать и чем продолжить, чтобы разобраться в теме. Что можно вообще отложить, что не критично для понимания и можно использовать как черный ящик и т.д.
Я вот как услышал про нейронки, сразу пошел на Степик и начал курс по нейронкам от Самсунга. Правильно сделал?
Еще добавлю что этот проект мне надо в первую очередь тупо сделать, чтобы он хоть как-то заработал, а вот обретение понимания как оно работает можно растянуть на более длительное время.
в курсе от самсунга задачки object detection фактически на разбираются. Вот можете поизучать решения победителей: нужно было находить листы стали с повреждениями и потом эти повреждения находить на картинке https://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detection
K
а по сути можете любое соревнование с каггла по object detection открыть, чтоб посмотреть общие подходы. А потом уже искать то, что зайдет конкретно на вашей задаче, исходя из ее специфики
IR
@ksstat большое спасибо👍
i
Сделайте на лобе аи
IR
видимо да, спасибо @iigor00
A
@Mirileen я очень извиняюсь, но 👆
MM
Alexander
@Mirileen я очень извиняюсь, но 👆
👍🏻
A
Мэри Кристмас, все дела :)
MM
Alexander
Мэри Кристмас, все дела :)
Сэйм хиар!
SA
Всем привет.
Подскажите, пожалуйста, как в Dataframe выбрать столбцы, в которых значения в первой строке соответствует определенному логическому условию?
Или так, у меня есть df - 3 строки, 5 столбцов.
Я хочу получить названия столбцов (в любом виде), в которых в первой строке стоит определенное число.
То ли у меня помутнение, то ли это нетривиальная задача.
Лучшее, что я получила - это series с True и False, или таблицу того же размера, где все остальные значения, не соответствующие условию, стали nan.
Можно и в цикле перебрать конечно, но мне кажется, должна быть готовая реализация в pandas.
Подскажите, пожалуйста, как в Dataframe выбрать столбцы, в которых значения в первой строке соответствует определенному логическому условию?
Или так, у меня есть df - 3 строки, 5 столбцов.
Я хочу получить названия столбцов (в любом виде), в которых в первой строке стоит определенное число.
То ли у меня помутнение, то ли это нетривиальная задача.
Лучшее, что я получила - это series с True и False, или таблицу того же размера, где все остальные значения, не соответствующие условию, стали nan.
Можно и в цикле перебрать конечно, но мне кажется, должна быть готовая реализация в pandas.
A
Всем привет! Подскажите пожалуйста, есть ли какие-нибудь фильмы об ИИ/ Машинном Обучении, чтобы появилась прям сильная мотивация заниматься этим.
PS Фильм не мне , подростку, хочу его замотивировать заниматься этим.
PS Фильм не мне , подростку, хочу его замотивировать заниматься этим.
ИД
«Эра ИИ» с Робертом Дауни-мл. Серия 1: Где точка невозврата? [YouTube Originals]
В ангаре, где когда-то снимали «Железного человека» мы начнём путешествие по миру новых разработок. В первой серии «Эры ИИ» посмотрим на «цифрового ребенка», способного на подобие эмоциональной реакции, аппарат, который умеет анализировать музыку и импровизировать, а также киберконечности для музыкантов и цифрового двойника на заказ.
В ангаре, где когда-то снимали «Железного человека» мы начнём путешествие по миру новых разработок. В первой серии «Эры ИИ» посмотрим на «цифрового ребенка», способного на подобие эмоциональной реакции, аппарат, который умеет анализировать музыку и импровизировать, а также киберконечности для музыкантов и цифрового двойника на заказ.
ИД
ИД
Всем привет! Подскажите пожалуйста, есть ли какие-нибудь фильмы об ИИ/ Машинном Обучении, чтобы появилась прям сильная мотивация заниматься этим.
PS Фильм не мне , подростку, хочу его замотивировать заниматься этим.
PS Фильм не мне , подростку, хочу его замотивировать заниматься этим.
Думаю железный человек должен достаточно хорошо справиться)))