Imz
AWS Recognition выглядит как они взяли открытый проект ResNet V2 и запустили под своим брендом. Это не инновация
¯\_(ツ)_/¯ как есть будем улучшать. Нужно дотренировывать на прозрачных обьектах
Не все так просто как кажеться что бы иметь более менее универсальное решение нужны сетки. Сам начинал с OpenCv и заменой пикселей по границе
Если поизучать как AWS работает из нутри, почитать отзывы бывших сотрудников и посмотреть на документацию вы поймете о чем я.
Это версия Boston Consulting Group
Открою секрет по аналите куча посетителей сайта приходят из индии подозреваю что они работают на upwork за 30р/картинка
Я не изучал этот вопрос и сложно ответить. С технической стророны нужно сетки обучать сразу на raw данных так как тут цветовой канал шире - [65536 shades of red, blue and green] и разрешение возможно больше
А если у вас дихайн сайта в дарк-моде? Белый фон будет суперски резать глаз
Спасибо за пример тут действитетльно есть над чем поработать.
Как временный фикс мы пропоскаем некоторые изображение несколько раз чтобы улучшить контур
70 млн page views* ментальная опечатка
Делали вы фильтр дубликатов по фото? Если нет то обращайтесь. Можно также сделать классификатор комнат (ванная / кухня / ) по фото
Вы правы они делают тоже +- самое и это рынок на 70 млн пользователей в месяц. Аудитория для програмного API на что идет упор этого продукта конечно меньше но будет не соменнено расти каждый год. Цены у похожих сервисов $0.20 за картинку при unit економике и затратах на инфраструктуру меньше >0.01. Одним из плюсов что imagezerow.com легче интегрировать так как remove.bg не предоставляет бессплатных api ключей для тестов и разработки. Плюс есть проблемы с рефандом плохих результатов. Также идет направление в no-code чтобы использовать сервис как cdn просто подставив наш url перед картинкой. Идей и ниш много в этом сегменте
автономия, мастерство и цели Кривой перевод - purpose это не цели, это ответ зачем или почему