LINUX.ORG.RU

Ответ на: комментарий от nokachi

А почему бы и нет? :)

А если серьёзно, хочу изучить эту тему.

Dm3Ch ()
Ответ на: комментарий от nokachi

Как минимум нахождение образов и классификация их с помощью нейронных сетей.

Dm3Ch ()

что такое машинное зрение?
распознавание образов?

q11q11 ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от nokachi

почему нейронных сетей а не например эс-ви-эм?

Потому, что SVM «всего лишь» строит линейный классификатор, а нейронные сети - красивый баззворд, мощно ассоциирующийся с ИИ.

Waterlaz ★★★★ ()

Уровень в этой теме у меня весь низок

Тогда сначала надо бы заботать какую-нибудь книжку по основам линейной алгебры, теорверу и обработке сигналов.

Потом пройтись по методам машинного обучения: можно посмотреть Machine Learning на Coursera — там есть список рекомендованной литературы. Можно почитать конспект лекций Воронцова «Методы обучения по прецедентам» или как-то так примерно называется.

Параллельно со всем этим надо осваивать матлаб/октав/питон.

Параллельно со всем этим надо ботать английский язык. Тут без вариантов. Русскоязычная литература в этой области либо устаревшая, либо не отражает современные подходы к решению задач в области машинного зрения. Так что придется читать труды всяких серьезных конференций и статьи в западных журналах.

ymn ★★★★★ ()

Забыл ФИО автора, Зелински помоему. Кнега бесплатно выложена в сети

fero ★★★★ ()
Ответ на: комментарий от Waterlaz

Удваиваю вот этого, всё верно говорит.

anonymous ()

Исходя из тега programming, я бы рекомендовал книги, в названиях которых есть слово Handbook, например: http://www.amazon.com/Handbook-Computer-Vision-Applications-Three-Volume/dp/0... или http://www.amazon.com/Handbook-Computer-Vision-Algorithms-Algebra/dp/0849300754

Есть неплохая серия: http://www.nowpublishers.com/journals/Foundations and Trends® in Computer Gra...

А вообще, «изучить» данную тематику невозможно, так как она может интересовать лишь в разрезе практических применений. Без конкретной задачи всякие хендбуки и другие обзорные книги превращаются в чтение на ночь, как только задача появляется - хендбуков становится мало, и нужны они только для ковыряния ссылок на перво-статьи.

nikitos ★★ ()
Ответ на: комментарий от Dm3Ch

Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects http://robocraft.ru/page/opencv + https://www.coursera.org/course/ml https://www.coursera.org/course/neuralnets

Этого думаю более чем достаточно что бы написать что-то рабочее. Хендбуки можно посмотреть если хочешь реализовать недостающий функционал.

Leron ★★ ()
Ответ на: комментарий от nokachi

Многослойные сети с обучением без учителя.

Сейчас лучшее это видимо свёрточные многослойные машины больцмана.

Leron ★★ ()
Ответ на: комментарий от Leron

И как, уже существует теория которая объясняет почему эта регрессия работает иногда хорошо а иногда плохо? (года три назад этого внятно объяснить не могли)

nokachi ()
Ответ на: комментарий от nokachi

Имеется ввиду почему одну функцию не удаётся смоделировать а другую нет? Ну более менее строго доказано что для аппроксимации некоторых функций нужна многослойная сеть, то есть ясно почему svm работает хуже на том же наборе данных что и нейросеть. Каких-то открытий почему некоторые вещи не не удаётся смоделировать нейросетью(и другими алгоритмами) я тоже не видел.

Leron ★★ ()
Ответ на: комментарий от Leron

то есть ясно почему svm работает хуже на том же наборе данных что и нейросеть.

Нет, не ясно. И почему ее надо обучать так а не иначе. На лоре все нейросеть, нейросеть, а ими уже десять лет как никто не пользуется.

nokachi ()

Учти, там математека — яебу.

anonymous ()
Ответ на: комментарий от anonymous

линейная алгебра и простейший теорвер — вот уж действительно математия яебу!

nokachi ()
Ответ на: комментарий от ymn

Русскоязычная литература в этой области либо устаревшая, либо не отражает современные подходы к решению задач в области машинного зрения.

ахах, штотыделаешьпрекрати...

slackwarrior ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от anonymous

Ггг, «яебуматематику»«автоматическое распознавание образов» - тема для каждой третьей дипломной :) Где ты в дипломных видел математику?

slackwarrior ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от slackwarrior

разупорись и посмотри дипломные работы стенфорда/мита/калтеха

ymn ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от ymn

Подгорела-бомбануло? А еще тебе С++ не нравится. Хочешь об этом поговорить? :)

slackwarrior ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от slackwarrior

Прочитал статью на википедии и решил, что все знаешь?

Линейная алгебра применяется очень широко не только в обработке изображений, но и в 99,9999% областей знаний, которые требуют той или иной формализации. Но это вовсе не значит, что весь математический аппарат машинного зрения этим ограничивается.

Прочитай для общего развития «Mathematical morphology: A modern approach in image processing based on algebra and geometry».

ymn ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от ymn

Ты меня четвертый пост подряд усиленно игноришь, да :) (С перехода на личности начиная, ЧСХ)

slackwarrior ★★★★★ ()
Последнее исправление: slackwarrior (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от ymn

При таких советах обычно вспоминается история изобретения «технологии стелс» с «устаревшим и не отражающим современных подходов» учебником в основании, который зограничные развиватели подходов с таким-то финансированием и буззвордами еще и не удосужились прочитать до конца :)

slackwarrior ★★★★★ ()
Последнее исправление: slackwarrior (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от Leron

Многослойные сети с обучением без учителя.

Сейчас лучшее это видимо свёрточные многослойные машины больцмана.

то есть ясно почему svm работает хуже на том же наборе данных что и нейросеть.

*facepalm.jpeg*

Waterlaz ★★★★ ()

Если хоть немного помнишь линал, то советую начать не с книжек, а с слайдов к лекциям. Тем более, как уже было замечено, русскоязычная литература очень неактуальна в этой области. Разрозненные источники есть, но очень сложно отфильтровать шлак и нету так чтобы было в одном месте.

Вот курс ВМиК МГУ. Он не плох, но иногда на слайдах запутанно получается, так что если не поймешь чего, лучше не попытайся найти в другом источнике, чем уповать на свою тупость) http://courses.graphicon.ru/main/vision/2012/lectures Продолжение этого курса http://courses.graphicon.ru/main/vision2/2012/lectures

Англоязычные: Мы ведем вот этот курс, он для инженеров http://www.vision.ee.ethz.ch/~cvcourse/

У нас же курс более для компьютер саинс студентов http://www.cvg.ethz.ch/teaching/2012fall/compvis/

Ну и есть более математический курс http://www.graphics.ethz.ch/teaching/mathfound12/notes.php

Книжка вот эта нормальная http://szeliski.org/Book/

maggotroot ()
Ответ на: комментарий от slackwarrior

Это правда. Покажи мне хорошую книжку по компьютерному зрению, может я чего не знаю или что-то стоящее вышло.

maggotroot ()
Ответ на: комментарий от nokachi

Нет, не ясно. И почему ее надо обучать так а не иначе. На лоре все нейросеть, нейросеть, а ими уже десять лет как никто не пользуется.

Та ты сдурел. В послдение годы во всех конкурсах одни нейросети на первых местах. Что в распознавании изображений, что в распознавании речи. SVM в машинном зрении сейчас встречается разве что как приставка к свёрточной сети, да и то смысл сомнителен.

anonymous ()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.