Прекрасно Новый софт, который маскирует незначительные признаки, но оставляет важные признаки, по которым люди узнают людей. Он прекрасно пополнит базы для обучения ML моделей, чтобы они стали еще лучше работать.
Нет. Одна из фич таких вот решений (это, к слову, не первое) в том, что полученные результаты непригодны для обучения моделей. Можно хоть миллион модифицированных вариантов одного человека засунуть и всё равно машина не сможет узнавать этого человека на миллион первом варианте. В этом и прелесть. То есть изменённые варианты просто непригодны для обучения. Более того, они будут только ухудшать детект! То есть будут _отравлять_ датасет.
ОДНАКО! Нужно понимать, что речь идёт именно о распознавании конкретных людей. Если же просто сравнивать оригинальное изображение и найти его отравленную копию (как тот же VisiPics) — тут проблем никаких не будет. Но такой задачи и не стоит.
Прекрасно
Новый софт, который маскирует незначительные признаки, но оставляет важные признаки, по которым люди узнают людей.
Он прекрасно пополнит базы для обучения ML моделей, чтобы они стали еще лучше работать.
Нет. Одна из фич таких вот решений (это, к слову, не первое) в том, что полученные результаты непригодны для обучения моделей. Можно хоть миллион модифицированных вариантов одного человека засунуть и всё равно машина не сможет узнавать этого человека на миллион первом варианте. В этом и прелесть.
То есть изменённые варианты просто непригодны для обучения. Более того, они будут только ухудшать детект! То есть будут _отравлять_ датасет.
ОДНАКО! Нужно понимать, что речь идёт именно о распознавании конкретных людей. Если же просто сравнивать оригинальное изображение и найти его отравленную копию (как тот же VisiPics) — тут проблем никаких не будет. Но такой задачи и не стоит.
Как раз пришел сюда это написать, если все начнут его использовать, его смысл исчезнет ¯\_(ツ)_/¯
Комментарий недоступен
Можешь объяснить, что именно она делает языком математики? Я пойму.