Создание датасета для нейросети. аугментация для эффективного сбора данных.
‼️
Задача обучить модель, которая вырезает сцены из фото для анимации. Для этого нужна точная сегментация. Сбор и разметка тысяч изображений очень долгий процесс. (тем более для меня) немного порисерчил нашел метод позволяющий обойтись меньшим объемом данных.👇

Модель должна точно выделять границы сцены или объекта на фото для анимации. Для этого я собираю около тысячи разнообразных изображений, стараясь включить разные типы сцен, условия освещения и ракурсы.
Затем каждое из этих изображений тщательно размечу, создам маску.

🤗
к делу) К каждому размеченному изображению применяются трансформации. повороты, изменения яркости и контрастности, отражения, а также небольшие сдвиги. Все эти преобразования применяются к размеченным изображениям . Для нас это одно и тоже фото, а для нейросети это разные нолики и единички⤵️

Из тысячи исходных размеченных изображений получается несколько тысяч новых обучающих примеров. Это значительно сокращает время, затрачиваемое на разметку, и позволяет обучить модель. эффективный метод, когда объем исходных данных ограничен. Чуть позже поговорим о сегментации. На этом все) до встречи😊

В эфире рубрика: Советы от сеньора.

В обучении я бы рекомендовал придерживаться следующей стратегии:

1. Ставьте конкретные, измеримые цели, а не расплывчатые. Например, вместо "понять весь ML" выберите "пройти курс Х". Это поможет чётко видеть прогресс и понимать, достигли ли вы желаемого результата.
2. Начните с изучения доступных ML-курсов. Их много в открытом доступе, есть отличные материалы от Вышки. Если материал вас захватит и вы захотите двигаться дальше — это верный признак, что машинное обучение вам действительно интересно.
3. Далее — постоянно и "жадно" впитывайте новую информацию. Сфера ML очень динамична, актуальное сегодня может устареть завтра. Будьте в курсе трендов: смотрите тематический контент, подписывайтесь на профильные Telegram-каналы, активно ищите сообщества в интернете или своём городе.
4. Не стесняйтесь обращаться за помощью к старшим коллегам и менторам. Однако будьте реалистами: путь в ML сложен, и не все обещания "золотых гор" окажутся правдой. Готовьтесь к усердной работе.

перейдем к чатам⬇️
https://t.me/speech_recognition_ru
https://t.me/natural_language_processing
https://t.me/betterdatacommunity

уже на моем опыте заменил X на курсы⬇️

вводный курс от stepik
5 звезд еще не проходил) на деле один из лучших курсов
сложный но очень полезный курс от яндекса

начинаем с базы движемся к шаду 😎

По плану посетить⬇️
🔸Третьяковскую галерею
🔸каток ✔️
🔸Обязательно дом музыки

Пока, что хватит если будут идеи дополню)