يمكن لأي كائن ، وليس الكائن الأكثر تافهة (أو فقط نادر) أن يخلق الكثير من المشاكل بسهولة مع كل محاولة لاستخدام الشبكات العصبية لحل المشاكل الحقيقية. من الواضح أن عدم وجود مجموعة تدريب عاقل يعقد بشكل كبير الغالبية العظمى من السيناريوهات لاستخدام نهج العصب العضلي.
ما يجب القيام به ، على سبيل المثال ، مع وجود نوع نادر من الجندب ، أصبح الاعتراف بممثلين له ، لسبب أو لآخر ، مهمة مهمة للغاية.
تم الحصول على جميع النتائج / الأمثلة بشكل مستقل (وبسرعة).
كائنات مخصصة
إن العالم الحقيقي ، مثل المهام الحقيقية ، فريد من نوعه ، وغير عادي ، وغالبًا ما يكون محددًا للغاية عندما يتعلق الأمر بالألوان والشكل والسلوك ، إلخ.
لحل المشاكل المقابلة بنجاح ، هناك حاجة إلى البيانات (مجموعات التدريب ، في حالتنا). وبما أن الجميع لا يحاولون إنشاء الطيار الآلي "الأكثر صحة" أو البحث عن الابتسامات في الصور الفوتوغرافية ، فإن إنشاء المجموعات اللازمة يصبح المشكلة الرئيسية.
موافق ، احتمال العثور على مجموعة جاهزة وعالية الجودة لبعض أنماط التلوين المحددة للغاية يميل إلى الصفر:
بالمناسبة ، تبدو خوارزميات youtube وهمية بعض الشيء عندما يتعلق الأمر بالجسم المطلي. على الأقل ، يبدو المحتوى المرتجع مثيراً للجدل إلى حد ما.
الطريقة المعتادة للوسم
حسنًا ، لنفترض أن الترميز اليدوي لا يبدو مخيفًا للغاية - فأنت لست خائفًا من العمل الرتيب أو أن تحديد مصادر الحشود مناسب لكل من جودة النتيجة والتكلفة. ولكن هذا صحيح طالما أنه يتعلق بالمربع المحيط (يتم استخدام مثال مختلط ، لأغراض التوضيح فقط):
ماذا تفعل إذا كانت تفاصيل المهمة تتطلب إيجاد محيط دقيق؟ يعد Mask RCNN حلاً جيدًا ، ولكنه يتطلب مجموعة تدريب عالية الجودة ودقيقة. ولرسم محيط ، كما تعلم ، هذا ليس مستطيلًا للاحتفال وسيحتاج هذا العمل إلى بذل جهود أخرى عديدة.
النهج الآلي
السؤال الأبدي: "ماذا تفعل؟". الجواب ليس أقل تافهة - لأتمتة. تسمح الخوارزميات الكلاسيكية لرؤية الكمبيوتر بتحقيق نتائج مقبولة بشرط استيفاء بعض الشروط الأساسية.
في الواقع ، فإن فرض شروط إضافية لا يسمح باستخدام هذا النهج كحل رئيسي. ومع ذلك ، تسمح لك الخوارزميات القياسية الصحيحة بالحصول بسرعة على مجموعة عالية الجودة ومتنوعة وقابلة للتمديد بسهولة.
ذات جودة عالية لدرجة أن تغيير اللون المعتاد في المنطقة المحددة يشبه حلاً جاهزًا تقريبًا:
المزيد عن النهج في المرة القادمة.
مثال على مجموعة التدريب
يعتبر النهج المتبع في إنشاء مجموعة تدريب من مقطع فيديو مناسبًا حيث تحتوي النتيجة النهائية على أمثلة "حية" بشكل حصري وحقيقية تعكس تقلبات العالم الحقيقي وتعقيده. على سبيل المثال ، الشفاه:
نتائج أخرى
متابعة تطوير المشروع
يوتيوب:
RobotsCanSeeTelegram:
RobotsCanSeeUs