Еще такой совет от меня лично , если у вас задачи по типу детекции и сегментации при условии реалтайм(а это любят многие заказчики) то изучите из чего состоит сеть , чтобы уже на этапе разработки понимать можно ли ее куда либо портировать (в зависимости от платформы Tensorrt, Tflite, Openvino), так как часто во многих новых работах применяют такие слои , например DCN , что портировать это будет либо невозможно либо очень больно
Я про это много других статей на Хабре/записей делал, например - habr.com/ru/company/recognitor/blog/524980/ В реальности, конечно, есть сильно больше ограничений. То что я тут говорю - только некоторая точка входа. Если смотреть на задачу как на продукт - вообще нейронки не нужны для начала - vc.ru/ml/130523-kak-mashinnomu-obucheniyu-prokrastsya-v-produkt :) Если смотреть на задачу со стороны переобучения/стабильности работы - вообще надо по другим критериям искать. Но если надо максимизировать тчоность какого-нибудь детектора которым люди давно занимаются -почему бы не начать с paperswithcode)
Ну, мне обычно удобнее подборки смотреть. Хотя бы с конференций. Просто сырой arxiv не очень читабелен. Но опять же - это каждый человек как ему удобнее делает, сколько людей столько и взглядов.
Еще такой совет от меня лично , если у вас задачи по типу детекции и сегментации при условии реалтайм(а это любят многие заказчики) то изучите из чего состоит сеть , чтобы уже на этапе разработки понимать можно ли ее куда либо портировать (в зависимости от платформы Tensorrt, Tflite, Openvino), так как часто во многих новых работах применяют такие слои , например DCN , что портировать это будет либо невозможно либо очень больно
Я про это много других статей на Хабре/записей делал, например - habr.com/ru/company/recognitor/blog/524980/
В реальности, конечно, есть сильно больше ограничений. То что я тут говорю - только некоторая точка входа.
Если смотреть на задачу как на продукт - вообще нейронки не нужны для начала - vc.ru/ml/130523-kak-mashinnomu-obucheniyu-prokrastsya-v-produkt :)
Если смотреть на задачу со стороны переобучения/стабильности работы - вообще надо по другим критериям искать.
Но если надо максимизировать тчоность какого-нибудь детектора которым люди давно занимаются -почему бы не начать с paperswithcode)
А как насчет почитать arxiv по ключевикам + еще лучше найти там survey по какой то задаче)? Я как правило смотрю пейпервизкод и архив одновременно
Ну, мне обычно удобнее подборки смотреть. Хотя бы с конференций. Просто сырой arxiv не очень читабелен. Но опять же - это каждый человек как ему удобнее делает, сколько людей столько и взглядов.