Участник:Taranov srg/Computer vision not on neural networks — различия между версиями

Текущая версия на 13:52, 28 декабря 2020

Отзыв на доклад Компьютерное зрение, это далеко не только про нейронные сети (Татьяна Елисеева, SECR-2019)

Доклад носит ознакомительный характер со следующей структурой:

1) Введение:

1.1) Представление автора, обозначение что такое копмьютерное зрение.

1.2) Примеры задач, решаемые с помощью DCNN

2) Основная часть, примеры задач "классического" компьютерного зрения:

2.1) Стереозрение: использование композиции камер для отслеживания объектов в пространстве и во времени, вычисления траекторий и скоростей

2.2) Создание 3D карт объектов: определение координат элементов изображения в пространстве

2.3) Склейка панорам

2.4) Поляризация: анализ физических свойств объекта с помощью сопоставления его изображений полученных камерами с разной поляризацией объектива

Комментарий: Так как доклад ознакомительный, то не имеет барьера входа, и будет в основном интересен людям не причастным к данной области. На мой взгляд не очень хорошо раскрыты преимущества классических методов компьютерного зрения по сравнению с нейронными сетями. Кажется, что в первых 3 приведённых задачах такое преимущество выражается в первую очередь в вычислительной простоте классических методов в сравнении с DCNN, однако так как автор этого не указала остаётся только догадыватся. В вопросах коснулись того как происходит распознавание объектов 3D моделирования, но то что алгоритм работает на мобильном устройстве это не аргумент, лёгкие DCNN тоже можно гонять на мобильных устройствах, а что касается конкретно распознавание строений, то есть отдельные работы который изучают его, например, https://arxiv.org/abs/1511.07247 и в сумме неочевидно, почему классические методы компьютерного зрения лучше. Очень интересной показалась тема поляризации, кажется что это может дать крутые результаты, алгоритмы работающие с этим могут быть основой для каких-то иных задач, скажем, для дополнительного анализа каких-нибудь деталий на конвеере, с помощью поляризационного алгоритма можно производить детекцию нужного изображения, а далее уже использовать распознавание с CNN. Было бы очень интересно полсушать про поляризационный алгоритм отдельно.