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  • 工作学习 / 学科技术 / 因为以前是学图像处理和识别的,刚跟着别人看了一下CNN和RNN。还真的是很有趣。现在识别人脸的谁是谁的系统还真是的不难,你都能写,如果有个好点的CPU和GPU,可以做到很高的准确。 +1
    • 已经很成熟了,随便一个不太低端手机的算力都能胜任 +1
    • 不是不难,也不是你都能写,而是别人已经替你写好了,你直接拿来用 ...... +3
      • 就是因为有了现成的 library,所以很简单。我家孩子还写了一个手语识别的。
        • 不错👍
      • 这几天有空就去试了Transfer Learning,我想就是你说的用 “别人已经替你写好了”。试了 Pre-Trained 经典的 AlexNet Model,喔噻,要做的活一下子方便了许多。下周有空想去试试 GoogleNet。
      • 对,很早以前我就有这个疑惑,人们老说学习所谓的写人工智能到底是啥意思?其实是学习怎样调用别人已经写好的人工智能API +2
        • 所以 现在很多的 data scientists 只是调参数大侠而已 +1
          • 呵呵,意思是:只要用熟软件,知道那些参数的意思/实际意义,懂得相关行业的ABC,很快就能成为大虾了.....
          • 也是大侠只是比别人知道的多一些。现在可以用的 pre-trained 的 model 很多。那些人得先根据要解决的问题,选出最适合的几个models,然后调节一下。
        • 可能比API更高一层。或许说是调用合适的model。
      • 软件的发展现状就是分层:少部分人专事生产制作工具(工具包、套件、app、库、系统平台...),大部分人使用工具或做应用集成...实际上工具中套工具:工具生产本身也在用着别的工具,使用工具的有时也可能因需要改造或自制工具...
        • 当各种工具丰富到一定程度后,应用层面需要的是集成高手:根据应用目标来选择和组合所需工具,构成一个个可能的解决方案,通过实际试用和评估来确定最终解决方案...从头至尾全部自己编程已成为历史,挑选/组合/改装工具成为主流... +1
          • 这么一来,各种“后门/猫腻”也可能会无所不在,人们对所用的工具如果非开源或无法都一一解剖,只知道输入输出,那就相当于用一个个黑箱来搭积木,干活效率快是快,但也可能埋藏着无法预知的风险...利弊并存吧 +4
            • 最后有可能出现这种局面:就是挑选和使用现成工具来应用集成的难度/成本/利弊,相比自己去写/开发一个系统的难度/成本/利弊,或许会达到某个平衡点.....直至有更新的系统或技术概念、框架的出世才改变局面,进入新阶段...
            • 你要是一家普通商业公司,你不需要担心 intel, apple, msft, google, aws 卖给你的工具里有后门 --- 要是被证实,你就发大财了。但国家层面就不一样了,军方还是要保证全面了解自己用的东西。
    • 不怕闪了你的舌头。 +10
      • 哈哈,有些事是写码的码工无法懂的。😀
      • 建议有空去读读 Convolutional Neural Network,Transfer Learning,学一点 TensorFlow 或 PyTorch。 +1
        因为有了许多pre-trained models可以拿来试,基本的图像识别不难,南面有些大学的课程project都能做。
        • 甭给哥整这个。看你说得那么轻飘飘就知道你什么都不懂。 +2
          • 呵呵,真没你行。我连 IntelliJ 都不会用。 +2
            兄弟啊,我可是有好几篇图像处理方面学术papers在国际专业杂志还有IEEE国际会议上发表的.:)
            • 你用不着,那是马公们用的。你水平高,只要一张纸。 +1
              • 呵呵,你很逗。直来直去,做Java的?技术如何,Attitude好的,想找高薪的可以找我,有好几回他们招人要我推荐几个人。
                • 我图像处理的呀,但我不识别人脸。你翻burger不,我可以给你推荐一下。 +1
    • 目前比较火的计算机AR技术应该是基于图形图像识别的,快速的在照片中找出可以定位的锚点,根据锚点确定照相机空间位置