Marina Glayboroda
Теоретически вы правы, однако на практике дела обстоят немного иначе.
Термин «фреймворк» является достаточно расплывчатым и может означать много разных вещей в зависимости от контекста. Фреймворком может называться всё, что используется при разработке приложений: библиотека, набор из множества библиотек, набор сценариев или любое программное обеспечение, необходимое для создания приложения.
Например, в Mac OS X фреймворк - это просто библиотеки, упакованные в пакет.
Keras действительно является надстройкой и, кстати, не толькоTensorFlow, но и CNTK и Theano. Он может считаться фреймворком, так как используется для создания полноценных решений типа Mask R-CNN и face_classification.
Также, когда дело касается решения задач распознавания изображений и машинного перевода, Keras всегда рассматривают как альтернативу TensorFlow и PyTorch, так как он удобен в использовании, лёгок в освоении и имеет хорошую документацию.
Да, конечно)))
Спасибо за отзыв! Приконектить систему к смартфону легко, а вот со льдом - чуть сложнее, но тоже возможно)
Спасибо!
Спасибо))
Если немного подробнее, то внутри коробки стоит восемь насосов — по штуке на бутылку. Насосы подключены к реле, которым управляет Raspberry Pi. Микрокомпьютер через реле включает насосы, каждый из которых соответствует необходимой по рецепту бутылке, на определённое время, за которое успевает прокачаться нужное количество миллилитров с бутылки.
А в какие конкретно, вы считаете, лучше публиковать? Заранее спасибо!)
Только вперёд 🙃
Спасибо!)
Но главное же то, что внутри!)))) А снаружи улучшить всегда можно)
Зачем было всех мучать и делать на чистом питоне, когда есть TF, Keras? Мы никого не мучали) О второй части вопроса могу сказать, что Darknet – это отдельный фрэймворк, например. С его помощью была натренировна модель Tiny-YOLO 3, которая быстрее многих сетей на TF/Keras. Нам была важна скорость. В самой программе архитектура и веса загружаются с помощью OpenCV.
Удивились про то, что работает только на мужских руках и на изображениях? Про оверфиттинг не слышали?Слышали, не он)
Не проще ли было кропнуть изображения и прогонять само изображение лайка или дизлайка не собирать различные фоны, разную одежду итд.Проще, но это другая задача.
Это не корректное сравнение. Переодеваясь в полицейского, человек имеет злой умысел. Его цель - нажива. Мы же автоматизировали процесс заказа воды. Мы платим за нее то, что должны и не имеем скрытых мотивов.
Intersection over Union (IoU) вычисляется как отношение:
в числителе - область пересечения между предсказанной ограничительной рамкой (то есть то, как ее нарисовала сеть, определяя объект) и ground-truth ограничительной рамкой (то есть то, как мы вручную разметили этот объект);
в знаменателе - область объединения, то есть область, охватываемая как предсказанной ограничительной рамкой, так и ground-truth ограничительной рамкой.
В действительности, крайне маловероятно, что координаты предсказанной ограничительной рамки будут точно совпадать с координатами ground-truth ограничительной рамки.
Mean average precision (mAP) рассчитывается как среднее значение между трешхолдами (порогами) IoU от 0.5 до 1 (шаг порога 0.1). IoU 0.5 показал высокую точность, что уже является отличным результатом. Далее рассчитывалась точность и для других порогов (трешхолдов), но с каждым повышением порога точность работы модели снижается. А 57,9% — это среднее значение между просчитанными IoU.
То есть это хороший результат, и она ошибается намного реже, чем в половине случаев.
Да, у нас были случаи, когда бот откровенно тупил и оператор спрашивал, человек это или робот. Как правило, люди не обращают внимание на произношение слов и расставленные ударения, да и просто не ожидают, что с ними может говорить бот.
С бумагой – можно. Это будет реально за счет того, что пачки складываются в стопку. Относительно воды: а когда количество заказываемых бутылок увеличится, расширять платформу? А если не увеличится? Используя ИИ достаточно изменить три параметра: количество полных бутылок, пустых бутылок и заказываемых.
Насчет честности – так мы же никого не обманываем. Бот звонит и заказывает воду. Мы получаем и оплачиваем. Насчет того, что оператор не будет говорить как с обычным человек. Бот понимает сказанное и внятно отвечает. Зачем оператору подстраиваться под разговор с машиной?
Можно) Если для бумаги, то распознавать высоту стопки: когда она достигнет минимального заданного предела – сообщать/заказывать. Все, что человек может увидеть - может увидеть и камера. Главное – освещение и качество изображения.
Интересная идея. Можно такое сделать, но камер потребуется больше, чем одна)
Спасибо ^_^
Вы подняли такой важный этический вопрос: а почему вы считаете, что следует предупреждать?
Это не точно)
Один из нас)
Да, мы выбрали именно практику в качестве двигателя прогресса)
Да, результаты работы алогритмов пишутся в JSON. Web App тянет инфу из этого JSON и раз в секунду дает информацию о том, что происходит возле раковины)
Спасибо)
Чтобы распознават этого человека, необходимо установить камеры в WC. Этого делать нельзя)
Hey Machine Learning )
Спасибо)
Уборщица убирает на кухне, вот только два раза в неделю. А что делать в остальные три дня?) Количество посуды лимитировано, а одноразовая - не то)
Мы можем это обсудить)
Спасибо, уточнили)