Большое спасибо за видео, очень интересно и полезно! У нас стоит другая задача - есть множество отчётов в pdf и Word о фактических размерах индуцированной трещины в пласте в скважине, в отчетах есть разные наборы данных - текст, таблицы и картинки. Нас интересует высота трещин + глубина верха и низа трещины, это можно узнать по картинкам или из таблиц. Собственно ключевой вопрос - как и при помощи чего мы можем разметить наши исходные данные? (к примеру распознать на картинке трещину, глубинную шкалу, совместить верх и низ трещины со шкалой, и также из таблиц различного формата). Наша цель в итоге собрать оцифрованные наборы данных по каждой трещине в каждой скважине, чтобы далее эти данные использовать в расчётах как исходники. Спасибо!
1) Исходные данные (изображения) можно разметить в инструменте Image Labeler www.mathworks.com/help/vision/ug/label-pixels-for-semantic-segmentation.html 2) Если есть вопросы по конкретной задаче, то вот тут их можно нам задать exponenta.ru/comp-vision
После обработки тестовых изображений и создании меток пикселей в image labeler, изображения сохраняются полностью черные. Может кто знает, нормально ли это, и если да, можно как-то исправить?
На вход уже обученной сети тоже нужно подавать скропленные и сдаунсэмпленные до 355х850 пикселей кадры из видеопотока? С кадрами исходного размера она уже не сможет работать?
Я вручную разметил 40 изображений и по ним дообучил сеть SegNet, потом эту сеть и использовал для предварительной сегментации изображений, а в ручную правил, то где сеть ошиблась, так я подготовил еще 60 изображений, а после я уже дообучил сеть на 100 изображениях и так далее...
Александр Воробьев Этот процесс я понимаю, но в видео выбирается какой-то алгоритм по которому и идёт автоматизация. И вот не понятно где его достать и как написать
![[Live] : ONE 169 วันนี้!! "อนาโตลี vs อูมาร์"](http://i.ytimg.com/vi/IK3YZVWuFJg/mqdefault.jpg)
![[LIVE] : ONE ลุมพินี 86 | คู่เอก "คมเพชร vs ชาติพยัคฆ์"](http://i.ytimg.com/vi/m3q_dRYDuU8/mqdefault.jpg)
Большое спасибо за видео, очень интересно и полезно!
У нас стоит другая задача - есть множество отчётов в pdf и Word о фактических размерах индуцированной трещины в пласте в скважине, в отчетах есть разные наборы данных - текст, таблицы и картинки. Нас интересует высота трещин + глубина верха и низа трещины, это можно узнать по картинкам или из таблиц.
Собственно ключевой вопрос - как и при помощи чего мы можем разметить наши исходные данные? (к примеру распознать на картинке трещину, глубинную шкалу, совместить верх и низ трещины со шкалой, и также из таблиц различного формата).
Наша цель в итоге собрать оцифрованные наборы данных по каждой трещине в каждой скважине, чтобы далее эти данные использовать в расчётах как исходники.
Спасибо!
1) Исходные данные (изображения) можно разметить в инструменте Image Labeler www.mathworks.com/help/vision/ug/label-pixels-for-semantic-segmentation.html
2) Если есть вопросы по конкретной задаче, то вот тут их можно нам задать exponenta.ru/comp-vision
После обработки тестовых изображений и создании меток пикселей в image labeler, изображения сохраняются полностью черные. Может кто знает, нормально ли это, и если да, можно как-то исправить?
На вход уже обученной сети тоже нужно подавать скропленные и сдаунсэмпленные до 355х850 пикселей кадры из видеопотока? С кадрами исходного размера она уже не сможет работать?
Сеть берет на вход картинки с тем разрешением на котором обучалась, если вы ее изначально обучили сеть на разрешении 1920х1080,то сможет.
Здравствуйте. А не подскажите какой алгоритм использовался для автоматизации разметки?
Я вручную разметил 40 изображений и по ним дообучил сеть SegNet, потом эту сеть и использовал для предварительной сегментации изображений, а в ручную правил, то где сеть ошиблась, так я подготовил еще 60 изображений, а после я уже дообучил сеть на 100 изображениях и так далее...
Александр Воробьев Этот процесс я понимаю, но в видео выбирается какой-то алгоритм по которому и идёт автоматизация. И вот не понятно где его достать и как написать
@@kirillkarpov497 это алгоритм вызывающий сеть segnet дообученную на изображениях размеченных вручную yadi.sk/d/yLEvbyjvUXRpaw
Не 900 а 9000