kvisaz (kvisaz) wrote,
kvisaz
kvisaz

Categories:

Деривативы айти-ресурсов

Сейчас читал статью про вал плохих научных публикаций. Внезапно оказалось, что это статья про машинное обучение (потому что валы хайпа суммируются). Но самое забавное было признание автора (пересказ мой)
- 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





Tags: нейронки
Subscribe

Posts from This Journal “нейронки” Tag

  • Post a new comment

    Error

    default userpic
    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 14 comments

Bestlyuden

December 17 2019, 09:58:09 UTC 1 year ago

  • New comment
> не хватает данных, чтобы понять, почему не подходит - но никто не обязан это объяснять

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

Posts from This Journal “нейронки” Tag