- Самая большая проблема это получение действительно большого набора данных для обучения нейронок. Мы для распознавания головы построили целую машинерию с защитой от вибраций и сотрясения воздуха, несколько месяцев сражались.
Цитата:
"В итоге отличный датасет был построен через год с лишним (его создание достойно отдельной эпичной саги), а технологию его производства мы уже продали дороже, чем сделанные с его помощью алгоритмы"
На снимке - тот самый стенд для генерации огромного количества изображений голов.
Я бы подумал на их месте вот что
- 3D-моделлеры - ваш выход! Перед вами открывается небольшой новый Клондайк.
Единственное, затрудняюсь классифицировать - на этом Клондайке это золото или лопаты для добычи золота? )
Хотя, конечно, не чисто 3D-моделлеры-дизайнеры, а скорее программисты, которые смогут написать алгоритм генерации реалистичных голов с волосами и тд.
update: отвечает
lyuden :
-------
Физику реальных объектов комбинаторно невозможно обсчитать, - поэтому собственно нейронные сети и популярны - они могут срезать путь и показывать более или менее достоверно выглядящий результат, если бы можно было все посчитать физикой - то нейронки были бы нафиг не нужны.
Соответсвенно та же самая способность нейронок срезать путь в комбинации с компромиссами которые сделаны в 3d моделях, приводят к самым странным результатам, которые забавны, но часто бесполезны в практике.
Например
https://youtu.be/atcKO15YVD8?t=227
или
https://www.youtube.com/watch?v=Lu56xVlZ40M
Реальный мир обмануть нельзя, и поэтому нейронки нужно тренировать на реальных данных
-------- / конец цитаты
update2: на Хабре отвечает 3Dvideo:
-------
Если кратко — да, для реальных волос сложнее. Цель: много реальных чистых данных для обучения. Реальные — значит с шумами, артефактами интерполяции байеровского паттерна и прочими радостями субпиксельного уровня (посмотрите в википедии толщину волоса). Там еще есть масса приколов с отражениями (каждый волос отражает!). Вы не представляете счастье моделирования всего этого, а тут карта отражений вполне строилась и весьма точно. Вообще эта история достойна отдельного поста, может руки дойдут.
-------- / конец цитаты
Best
lyuden
December 17 2019, 09:58:09 UTC 5 years ago
Физика реальных объектов комбинаторно невозможно обсчитать, - поэтому собственно нейронные сети и популярны - они могут срезать путь и показывать более или менее достоверно выглядещий результат, если бы можно было все посчитать физикой - то нейронки были бы нафиг не нужны.
Соответсвенно та же самая способность нейронок срезать путь в комбинации с компромиссами которые сделаны в 3d моделях, приводят к самым странным результатам, которые забавны, но часто бесполезны в практике.
Например
https://youtu.be/atcKO15YVD8?t=227
или
https://www.youtube.com/watch?v=Lu56xVlZ40M
Реальный мир обмануть нельзя, и поэтому нейронки нужно тренировать на реальных данных