Исходное сообщение
"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..." Отправлено Аноним, 15-Июн-20 20:23
> Comparing LBP, HOG and Deep Features for Classification of Histopathology Images ИМХО, тут принципиальных отличий нет. Может быть при матрицах 3x3 и при высокоонтрастных изображениях какие-то методы действительно быстрее обучаются и с их помощью проще делать классификацию. Но в общем случае - не уверен, что нейронки прям так и проиграют в хлам. > что сделать что-то похожее на человеческое зрение на глубоких сетях не получится (и привет Маску). Тут тоже надо уточнить, что человек ничем кроме "нейронных сетей" оперировать и не может! И у человека все работает... Вопрос в том, что наверняка человек не может обойтись ОДНОЙ ЛИШЬ ТОЛЬКО сверточной нейронной сетью, которая решает все возможные проблемы и сама адаптируется к постоянно изменяющимся условиям реального мира. Зрение штука сложная, там очень много нюансов... Сигнал в самом начале - что-то вроде YUV/RGB, но уже на сетчатке глаза есть сильная фильтрация (сразу слой нейронов). А в мозг сигнал уходит пожатый (причем похоже "пожат" он как в MPEG-кодеках: макроблоки+перемещение макроблоков). Плюс всякие выравнивания яркости/цветового баланса выполняются автоматом. Что там дальше в глубинах мозга творится (где собственно классификация и происходит) - вообще мрак. Одной сетью фиксированной структуры тут точно не обойдешься. Но несколько грамотно скомпонованных нейронных сетей правильной структуры наверняка смогут полностью повторить человеческое зрение. Маск и его спецы точно не смогут дать ответ на вопрос что за структура нейронной сети должна быть ;) в этом да, можно быть уверенным.