Я уже писал как-то про caffe2. Довелось ещё немного с ним поработать и вставить его в один проект, так что хотелось описать свои впечатления.
Author: Anton
Почему искуство не позволит заработать денег
Я очень люблю новомодные сеточки и фишки в них. С удовольствием читаю про style-transfer, GAN, и.т.д. Всё это очень красивый набор математических и логических моделей. В некоторых случаях даже достойный чтобы 1-2 вечера поиграться/позапускать. Блин, ну ведь нельзя устоять от того, чтобы не предать любимой игре новый стиль за пару часов:
Но в работе мы стараемся держаться от всего этого дела как можно дальше. И всем советуем того же. В этой статье я попробую обяснить почему.
Continue reading “Почему искуство не позволит заработать денег”
Caffe2
Сегодня утром пока просыпался прочитал странные заголовки про Caffe2. Помедитировал над парочкой статей с маркетинговым булшитом – и пошёл разбираться что же это всё-таки такое на самом деле. Всё же 90% текущих проектов именно на Caffe. Надо быть в курсе всё же.
Что такое “интеллектуальная собственность” в DL/ML/CV
Сделал одно забавное заключение в последнее время.
Deep Learning размывает понятие “Интеллектуальная собственность”. Раньше данное понятие было очевидно. Каждый новый алгоритм был особенным. Всегда можно было проследить авторство и источник. А сейчас? Зачастую достаточно переписать лишь функцию потерь поверху ResNet, или сделать другую выборку гипотез.
И алгоритм уже будет принципиально другим.
Всего 100 строчек код поверх открытых исходников, зачастую это уже и есть рабочий прототип.
Как же быть при работе с заказчиком, как заключать договора? Мы в последнее время пришли к следующей схеме:
Continue reading “Что такое “интеллектуальная собственность” в DL/ML/CV”
Общение с заказчиками
Изначально этот пост начал писать как ответ в комментариях сюда. Но ответ очень разросся + начал содержать в себе мысли которые я давно хотел собрать на тему того с какими заказчиками и в каких условиях можно работать. Так что пишу развернутый пост в блог.
Важное событие
Сегодня, на мой взгляд, произошло очень важное событие. Релиз Jetson TX2. Важное оно потому, что сама технология стала стандартом современных систем машинного зрения, а новое поколение подтвердило приверженность NVIDIA этой технологии.
Промежуточный итог: Заворачиваем и запускаем
При работе с системами машинного зрения я всегда говорю заказчикам, что в первую очередь нужно сделать минимально рабочий прототип. Так и с кормушкой. Первичная моя цель – это не сделать как можно более хорошую систему, с максимальной точностью, а запустить чтобы работало. Более менее стабильно.
И уже после этого набирать статистику, лечить баги, и.т.д. Прототип готов, работает, висит на окне и шлёт мне сообщения про каждую птичку, которая прилетает в кормушку.
А теперь чуть подробнее что я докрутил:)
Continue reading “Промежуточный итог: Заворачиваем и запускаем”
Когда машинное обучение сталкивается с реальностью
Когда я говорю, что машинное обучение в конкурсах и в реальности – это две не имеющих отношения друг к другу вещи – на меня смотрят как на психа.
Задачи на машинное обучение на конкурсах – вопрос оптимизации сеток и поиска лазеек. В редком случае – создания новой архитектуры.
Задачи машинного обучения в реальности – вопрос создания базы. Набора, разметки, автоматизации дальнейшего переобучения.
Задача с кормушкой мне понравилась во многом из-за этого. Она с одной стороны очень простая – делается практически мгновенно. А с другой стороны – очень показательная. 90% задач тут – это не имеющая отношения к конкурсам тягомотина.
Continue reading “Когда машинное обучение сталкивается с реальностью”
Запуск Caffe на RPi + SqueezeNet
Продолжение идеи про кормушку для синичек.
Фабула прошлой части: за окном стоит прозрачная кормушка. На неё смотрит камера, подключённая к Raspberri Pi. Хочу автоматическую съёмку птичек с распознаванием + с анализом того сколько. Плюс хочу чтобы кадры сохраняло, а лучшие – мне выкладывало куда-нибудь.
Установка Caffe и разметка базы птичек внезапно прошла ударными темпами. Плюс начитал много интересной инфы. Так что решил разбить пост на две части. В текущем посте – установка Caffe на RPi + рассказы про забавную сеточку SqueezeNet. В следующем посте (будет завтра-послезавтра) – разметка базы, обучение, оптимизация архитектуры сети/сетей.
the bird is the word
Я люблю различных птичек. С детства дома жила куча попугаев и прочей живности. А ещё я люблю писать на Хабр и в прочие места странные нравственно-поучительные статьи на тему «как делать какие-то системы». Ну да. И нейронные сети.
Придумал как это объединить. Недавно Анне попались акриловые прозрачные кормушки на окно. Засыпаешь семки — смотришь как птички прилетают-кормятся. Но только птички пугливые, летают не по расписанию. И я понял: хочу такую кормушку на окно, но чтобы она сама распознавала кто прилетает и сообщала мне. Плюс фоточка.
В блоге я буду публиковать то, как я эту систему строю. С исходниками, размышлениями на тему того что нужно, что не нужно + с открытыми базами, которые собираю с устройства. Во многом, то что тут будет — оверкилл. Например Сaffe на Rasberry Pi, которое я планирую запустить. Это обусловлено тем, что мне интересно потренироваться делать те или иные вещи.
Всего я планирую уложиться в 3-4 заметки. И, одна итоговая, на Хабр. Сегодня первая: «Введение. Проект системы. Инфраструктура. Инфраструктура сбора базы.»
Continue reading “the bird is the word”