Разбор computer vision задачи
Вставка
- Опубліковано 25 чер 2024
- 🔥 Индивидуальная программа по обучению data science под вашу цель с моей менторской поддержкой до результата:
ershov.io/dsprogram?...
Тут я рассказываю почему я создал эту программу, для кого она подходит и в чем ее преимущества:
• Video
🔥 Мой Telegram канал о Data science: t.me/ershovds
В этом видео я разберу computer vision задачу, а именно сегментация изображений (image segmentation).
Мы будем решать соревнование на Kaggle, в котором нужно будет отделить объект (автомобиль) от заднего фона.
🌍 Ссылки из видео:
Архитектура U-net: neurohive.io/ru/vidy-nejroset...
Задача image segmentation: towardsdatascience.com/unders...
Курс про сверточные нейронные сети: www.coursera.org/learn/convol...
⏰ Тайм коды:
0:00 Введение
0:39 Разбор соревнования на Kaggle
3:22 Анализ данных
4:58 Создание датасета
9:20 Анализ данных 2
10:02 Архитектура U-net
11:22 Написание кода нейронной сети
14:32 Тренировка модели
📖 Контакты
Instagram: / ershovio
Twitter: / ershovio
Facebook: / ershovio
LinkedIn: / ershovio
GitHub: github.com/ershovio
#ershovds
Прошу тебя, не бросай то чем занимаешься, пусть малое количество просмотров не заставляет тебя опускать руки, ты делаешь один из лучших контентов в ру сегменте ютуба на эту тему!!!!
Хорошее видео, было бы интересно увидеть трекинг объектов на видео с помощью CV
Спасибо! Все твои ролики супер интересны!
Отличное видео! Спасибо большое!
Наконец-то новый видос!
Спасибо, отличное видео, вы реально мотивируете и помогаете)))
Еще не посмотрела, но уже заранее лайк и коммент и спасибо)))
Спасибо большое! Все очень наглядно и понятно, а главное пример из реальной задачи. В действительности, такой контент на вес золота. Однозначно лайк и ожидание новых подобных видео. P.S. - было бы здорово увидеть подобие модели, которая определяет брак на заводском конвейере. И еще раз благодарю за крутые разборы)
Спасибо!!
Боже, один из лучших каналов
Было бы интересно охарактеризовать предложенные участниками Kaggle решения и обсудить что бы можно было ещё улучшить
Сделай туториал по кластеризации, или другой теме обучения без учителя
Последние 3 видео на твоем канале просто великолепны. Они интересные и познавательные. Контент уровня канала с 200к подпищиками.
Подписываюсь и надеюсь ты не вернешься к старым форматам. Удачи)
Немножко критики)) Когда ты объясняешь что уже написано это круто. но гораздо приятнее когда ты пишешь и говоришь о чем ты пишешь чем тупо чтение кода
Спасибо! Насчет написания кода - я хотел не тратить на это время, что бы видео было более коротким и информативным
крутое видео!
Вы забыли ссылки добавить к описанию
Спасибо, обновил описание, теперь ссылки есть )
Люди кому понравилось видео, оставляйте комментарии, не один а десяток!
То что на видео показывают за 20 минут я делаю в течение 6 месяцев :((
)
Подскажите, пожалуйста, я сегодня впервые услышала об этом понятии "computer vision". Мне нужно написать текст для привлечения людей, которые хотят освоить эту профессию. Где-то есть видео, где простыми словами обьясняют что это, для чего и почему этим нужно заниматься?
Я правильно понял? Функция augmentation меняет изображение. Но не лучше было бы добавить все повороты и изменения яркости к тренировочному датасету, тем самым увеличив данные в 4 раза, что должно в положительную сторону отразиться на качестве модели. Как считаете?
Да, смысл augumentation в том, что бы увеличить количество семплов (можно и 100 преобразований придумать). Но от количества семплов зависит и время обучения. Мне нужно было показать как это делается, а вы уже в реальной задаче можете использовать много семплов 😉
в том и смысл, что надо делать это налету, чтобы каждый раз были разные данные. ну и если большой датасет, то никакого места не хватит так данные на диске раздувать
Добрый день. Я только только начинаю знакомиться с этой сферой, подскажите пожалуйста, какой уровень специалиста должен быть, чтоб решать подобные задачи ?
Junior - middle
Круто, разбор решения месячной давности от Diksha Bhati )) И где ссылки о которых ты говорил...
Ссылки добавил в описание.
Да, решение основано на другом, а в этом есть что-то плохое?
@@AlexanderErshov Спасибо! Нет, главное что вы помогаете разобраться, продолжайте в том же духе!
Хорошо и интересно! НО, что за фетишь напротив кровати в гостинице снимать?
Где живу - там и снимаю 😅
Data science на фоне кровати. Что-то в этом есть