Приветствую вас, коллеги. Оказывается, не все компьютерное зрение сегодня делается с использованием нейронных сетей. Хотя многие стартапы и заявляют, что у них дип лернинг везде, спешу вас разочаровать, они просто хотят хайпануть немножечко. Рассмотрим, например, задачу сегментации. В нашем слаке развернулась целая драма. Одна богатая и высокотехнологичная селфи-компания собрала датасет для сегментации селфи с помощью нейросетей (а это непростое и недешевое занятие). А другая, более бедная и не очень развитая решила, что можно подкупить людей, размечающих фотки, и спполучить базу. В общем, страсти в этих ваших Интернетах еще те. Недавно я наткнулся на статью, где без всяких нейросетей на устройстве делают очень даже хорошую сегментацию. Для сегментации от пользователя требуется дать алгоритму несколько подсказок, но с помощью dlib и opencv такие подсказки легко автоматизируются. В качестве бонуса мы так же сгладим вырезанное лицо и перенесем на какого-нибудь рандомного человека, тем самым поймем, как работают маски во всех этих снапчятах и маскарадах. В общем, классика еще жива, и если вы хотите немного окунуться в классическое компьютерное зрение на питоне, то добро пожаловать под кат.
Рубрика «segmentation» - 2
Сегментация лица на селфи без нейросетей
2017-09-11 в 11:08, admin, рубрики: classic, cv2, dlib, face, no deep learning, opencv, python, segmentation, selfie, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображенийАдреса памяти: физические, виртуальные, логические, линейные, эффективные, гостевые
2014-10-30 в 6:29, admin, рубрики: effective, ept, linear address, physical, segmentation, translation, virtual, Блог компании Intel, Программирование, системное программирование Мне периодически приходится объяснять разным людям некоторые аспекты архитектуры Intel® IA-32, в том числе замысловатость системы адресации данных в памяти, которая, похоже, реализовала почти все когда-то придуманные идеи. Я решил оформить развёрнутый ответ в этой статье. Надеюсь, что он будет полезен ещё кому-нибудь.
При исполнении машинных инструкций считываются и записываются данные, которые могут находиться в нескольких местах: в регистрах самого процессора, в виде констант, закодированных в инструкции, а также в оперативной памяти. Если данные находятся в памяти, то их положение определяется некоторым числом — адресом. По ряду причин, которые, я надеюсь, станут понятными в процессе чтения этой статьи, исходный адрес, закодированный в инструкции, проходит через несколько преобразований.
На рисунке — сегментация и страничное преобразование адреса, как они выглядели 27 лет назад. Иллюстрация из Intel 80386 Programmers's Reference Manual 1986 года. Забавно, что в описании рисунка есть аж две опечатки: «80306 Addressing Machanism». В наше время адрес подвергается более сложным преобразованиям, а иллюстрации больше не делают в псевдографике.
Читать полностью »