Но в общем, есть маленький шанс, что я сделал что-то не так, но может быть есть повод обвинить авторов в черрипикинге. На мне эта штука работает только в очень ограниченных случаях и очень не стабильно. То есть я смог обмануть несколько раз детектор в очень плохом освещении. Авторы лепили патчи на середину баундин бокса, и он разумеется всегда был яркий как исходное цифровое изображение. Для стабильности только поворачивали на +\- 20 градусов. Кажется, для реальной жизни этого мало. Ну и голова с руками слишком сильные фичи, которые сложно побить. Сейчас залью своё стрёмное видео и сами увидите.
Пока большой патч был двумя отдельными листами, иногда удавалось выдать себя за холодильник на секунду.
YOLO в них тоже что-то своё видит. Ещё у меня на очереди статья, где делали adversarial stop sign. Там должна хотя бы картинка получиться ништяк.
iggisv9t channel
А вот это отсюда https://arxiv.org/pdf/1906.11897.pdf С ходу не придумал смешные подписи для этого комикса.
Вот здесь то, что голова скрыта, могло сильно облегчить задачу. Вы сами видели.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Старая рубрика: Рикардо и инструменты датавиза.
Вот тут ещё про макияж, который ломает распознавание лиц. Это, конечно сильно привлекает внимание, даже больше чем маски. Но интересно.
https://t.me/parisburns/8393
https://t.me/parisburns/8393
Telegram
Paris Burns
Когда-то в 2017 году я провела свой третий крипторейв TRANSCYBERIAN. Это вечеринка совмещающая в себе воркшопы про цифровую и операционную безопасность и ночь экспериментальной танцевальной музыки. В тот раз у нас был даже великий Кристоф Фрингели, дедушка…
Вот тут было впечатляющее демо какого-то нового алгоритма снижения размерности. Разумеется я не мог не проверить его в бою. Готовьтесь к пачке графиков. Без Рикардо (извините) тут снова не обошлось, но это не просто для фана, а потому что так понятнее как оценивать результат.
https://t.me/sv9t_channel/478
https://t.me/sv9t_channel/478
Telegram
iggisv9t channel
Источник: https://www.reddit.com/r/mathpics/comments/epx19g/visualising_linear_and_nonlinear_dimensionality/
В первом комментарии ссылки на инструменты и датасет. Это девятимерные данные для 3D печати фигурки тиранозавра.
Не используйте tSNE.
В первом комментарии ссылки на инструменты и датасет. Это девятимерные данные для 3D печати фигурки тиранозавра.
Не используйте tSNE.
Слева UMAP, справа tSNE. Раскрашено по цвету пикселя. По первому впечатлению может показаться круто, что IVIS подхватил, что это прямоугольник и сохранил форму. Но на самом деле, вот посмотрите где оказалась бандана в UMAP и где в IVIS. Во втором случае там несколько слоёв из разных размерностей просто наложились друг на друга и бандану смешало на проекции с фоном. В то же время умап всё расположил по-отдельности, плоско, и хорошо сгруппировал по смыслу. И я постил 3D график выше. Это была проекция с не очень осмысленными осями (двумя из трёх) и результат практически тот же.
Не переключайтесь, сейчас ещё на нормальных данных будет пример.
Не переключайтесь, сейчас ещё на нормальных данных будет пример.
Вот ещё график плотности из UMAP и ivis. Второй всё скомкал в центр просто, а умап ровно сложил кластера. Короче, это просто рандомная проекция из многомерного в 2D, в то время, как UMAP и tSNE и прочие подобные поделия пытаются разворачивать манифолды.
Вот та же история, только теперь с эмбеддингами графа нейронов в мозгу мухи (я про него потом ещё подробнее расскажу, только начал ковырять). IVIS всё скомкал в центр и размазал периферию.
А это если раскрашивать по типу нейронов. Если долго всматриваться, то видно, что ivis местами смешал разные кластера.
Ну и помимо прочего, он при установке переустанавливает tensorflow (ещё и не тот ставит, например для CPU, когда просишь для GPU), что-то там учит намного дольше, сыпет полстраницы ворнингов сразу при импорте и потом при обучении. Демо было многообещающее, а вот результаты не очень. Не используйте.
Тру стори.
https://t.me/partially_unsupervised/37
https://t.me/partially_unsupervised/37
Telegram
partially unsupervised
Навыки, которыми хорошо козырять перед людьми на data science конференциях:
- всеми правдами и неправдами улучшать метрику на kaggle соревнованиях;
- реализовывать архитектуры и трюки из статей 2019 2020 года;
- обучать GANы и делать клоны thispersondoesnotexist.com;…
- всеми правдами и неправдами улучшать метрику на kaggle соревнованиях;
- реализовывать архитектуры и трюки из статей 2019 2020 года;
- обучать GANы и делать клоны thispersondoesnotexist.com;…