Коллекции загружаются
По мотивам этой статейки про нюансы работы CMOS-видеосенсоров с движущимися объектами с точки зрения прикладной математики в очередной раз вспомнился холивар между двумя лагерями разработчиков автомобильных автопилотов - теми, кто считает что достаточно нескольких камер более-менее обычного типа (и много-много качественно обученных нейросеток), и теми кто предпочитает комплексные решения с активными сенсорами (т. е. лидары, радары и ультразвук).
Но мой взгляд, вторые имеют более жизнеспособную позицию. Но для полного счастья, надо сильно переделывать камеры - т. е. с самого начала, с оптики, сенсоров (включая цветофильтры), предобработки данных и самых базовых алгоритмов сжания. Потому что обучать нейросетку вождению на видеопотоке, который как минимум mjpeg, а то и 265-й - это же... Ну, в общем, на мой взгляд мало перспективно. С другой стороны, даже с полностью переработанным под задачу видеотрактом всё равно остаётся проблема набора выборок для обучения. А это - офигительно дорого и долго, для такого подхода... Эх. 4 июля 2020
|
Ластро
|
|
> много-много качественно обученных нейросеток
Кажутся мне совершенно недопустимыми мне там, где нужно иметь возможность отлаживать и исправлять ошибки... |
холивар между двумя лагерями разработчиков А победит совмещение подходов? Когда "железо" подешевеет (хотя я в курсе про редкоземел). |
Ластро
|
|
финикийский_торговец, угу, причём нейросетки тоже скорее всего будут увязаны вполне классической логикой. Распознать объект - сеть. Решить, а что с ним делать - обычный код.
Либо вручную будут собирать разные нейросети, результаты работы которых достаточно надёжны... |