LINUX.ORG.RU

Возможно ли создать нейронную сеть для получения данных размеров человеческого тела?

 


0

1

Всем привет! Нужно написать нейронную сеть для анализа и обработки человеческого тела по фотографии со смартфона с применением машинного зрения. Вывод нейронной сети – понимание размеров человека и создание реалистичной 2д модели человека.

Срок 6 месяцев. Нужно построить MVP и начать кормление сети данными. Реально ли?



Последнее исправление: kuznetsoy (всего исправлений: 2)

Если это задача с UpWork, то малореально. Если дипломная, то какие-то странные у вас преподаватели. Хотя, может быть, я отстал от жизни, и уже люди осваивают во всю просторы вселенной.

dave ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от dave

Не дипломный проект и не upwork, скорее научная разработка которая мне интересна. Вы считаете маловероятно по срокам?

kuznetsoy
() автор топика

Самый главный вопрос - датасет есть? Если нет, то не реально. Если есть, то там особенно и делать нечего.

peregrine ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от kuznetsoy

Датасет это не теория. Это много-много данных. Или ты на биореактор оценку проводишь? А то топливо непонятно зачем приплёл.

peregrine ★★★★★
()
Последнее исправление: peregrine (всего исправлений: 1)

Реально ли?

Проще купить готовый продукт типа «детектирование силуэта» как независимый модуль ©, другие полезные модули и допилить под задачу.

quickquest ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от kuznetsoy

в этом нет науки! искусственные нейронные сети - это просто лишь красивые слова для неокрепших разумом, это просто алгоритмы, которые родились далеко не вчера.

anonymous
()

Например, с целью вычислять реальный рост тяночек по фотографии? Сопоставляя их с размерами предметов

Harald ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от kuznetsoy

Не знаю, тут надо брать все хотелки по полочкам расскладывать, узнавать что есть, чего нет. И уже только тогда приблизительные строки делать. Может есть кто, кто уже таким занимался и он знает лучше. Я не говорю что сроки больше, просто в такой постановке задачи они просто неопределенны =) Удачи, задача интересная, может кто решится взяться +)

LINUX-ORG-RU ★★★★★
()

Там же не только нужно людей определять, но и окружающие предметы. Например, знает примерные размеры тех или иных предметов, примерное расстояние до них. Вообщем все в сравнении познается. В заголовках фотографий может быть фокусник расстояние, разнообразные метки, которые могут позволить определить истинные размеры объекта. Вообщем ситуация как с жопастыми малолеткам и на фотках. Даже люди могут неправильно оценивать размеры объкта, а для машин задача слишком сложная в виду их убого стихи по сравнению с фаршем между ушами. Ты поставил себе задачу посложнее той что выполняет та же Тесла. Ей не важно какого роста человек, важно лишь что предмет впереди напоминает силу этом человека.

tz4678 ★★
()
Ответ на: комментарий от tz4678

Согласен. Задача сложная но разработку в этом направлении вести можно. Есть бюджет и немного свободного времени, буду пробовать.

kuznetsoy
() автор топика

Как-то слишком сумбурно написано. Не понятны примеры ввода и что нужно получить конкретно на выходе.

HIS
()
Ответ на: комментарий от HIS

Ввод: изображение человека (2 фотографии), выход: размеры человека - рост, объем груди, объем талии и т.д.

На основе полученных данных строится 2д модель человека.

kuznetsoy
() автор топика
Ответ на: комментарий от kuznetsoy

Ввод: изображение человека (2 фотографии)

Опять 38...

Примеры двух фоток и пример конечного результата (для начала).

Уточняющих вопросов будет сотни от меня. Может таки через пол года, наконец поймёшь, что таки ты там себе выдумал?

Хотя 2 фотки уже в описании ТЗ - это прогресс.

Мне что 6 месяцев тебя пинать, чтобы ты рассказал детальное ТЗ по одной мелочи в сутки?

HIS
()
Ответ на: комментарий от HIS

Сорри, я не из России у нас другой подход к разработке. У нас нет подробного ТЗ, а спеки мы создаем как сторис, эпики, инициативы.

Коммуникация с разработчиками просходит в прямом режиме в течении дня если что-то непонятно то дополняется и уточняется там же и добавляются критерии.

kuznetsoy
() автор топика

вообще размеры тела описываются пропорцией золотого сечения и числами фибоначи. погугли про это, про фитолаксис и прочее. см. также учебник по анатомии.

например например картинки ещё про выкройки — кстати, погугли про выкройки по «определение гармоничной длины платья», там стопудово должно быть

другое дело, что золотое сечение и фибоначевы числа, гармоничные пропорции — это идеальный случай. а реальные человеки неидеальны. см. про «калькулятор пропорциональности» и т.п.

нейросеть, я так понимаю, нужно тренировать на отличия от идеальных гармонических пропорций. или составить идеальную модель тела, размеров по гармоническим пропорциям, и натренировать на реальных данных насчёт отличий от идеальных пропорций.

алсо, что-то нужно делать чтобы не получилась переобученная нейросеть. которая на реальных примерах работать не будет, зато будет выдавать идеальные 2D/3D модели — нереалистичные и uncanny walley.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

* филлотакис

https://iknigi.net/avtor-mario-livio/92603--chislo-boga-zolotoe-sechenie-form...

http://www.trinitas.ru/rus/doc/0232/013a/2101-rzn.pdf

http://herba.msu.ru/shipunov/school/books/bryntsev2006_fillotaksis.pdf

tl;dr:

пропорции размеров при гармоничного развитии растений описываются золотым сечением и фибоначиевыми числами (число φ=предел отношений последовательности фибоначи)

anonymous
()
Ответ на: комментарий от kuznetsoy

так что насчёт теории покопать есть чего. другое дело, что при натягивании теории про гармонические размеры и пропорции нужно учитывать, что реальные человеки неидеальны.

модель должна это учитывать.

ну а для составления чего-то типа моделей в том же Daz3D, я думаю, гармонические пропорции сойдут. хотя там всё равно в Genesis более гибкая модель, с множеством настраиваемых параметров. в makehuman думается ещё хуже с подстройками (там человеки как брёвна выглядят, по сравнению с Daz3d, хотя где-то на makehuman делали фотороботов).

anonymous
()

понимание размеров человека

каких именно размеров? какого человека? ты понимаешь, например, что пропорции взрослого и ребёнка — разные?

почитай учебник по анатомии что ли. или что-то подобное для художников.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Это ты сам с собой разговариваешь столько постов подряд? :)

Я попросил показать ТСа примеры входных и выходных данных (но он тупит несколько часов).

Дальше будет видно насколько он адекватен в этих вопросах.

Я например придумал примеры входных данных. Выдумал как я бы делал. Что там ТС покажет - будет видно.

Скорее всего, он в вопросах распознавания нулевой и в том, что здесь ему нейронные (те которые приняты здеся тутажнеми нейросетевигами) системы не помогут вообще, он не понимает.

Вообще есть подозрение, что он думает, что нейросети - это всемогущая магия распознающая по одному пикселу или максимум по трём, но с двух изображений.

HIS
()
Ответ на: комментарий от anonymous

филлотаксис растений

Исследования показали, что движение протоплазмы в клетке часто спиральное. Рост клеток также может быть спиральным, как показал ученый Кастл. В жидкой среде клетки встречаются спиральные нити волокон - цитонем. И, наконец, носители информации - молекулы ДНК - также скручены в спираль. Следует отметить, что термин «спираль» не отражает точно строение молекул ДНК; более правильно говорить о винтовом расположении полипептидных цепей в этой молекуле. Все сведения о физиологических особенностях живых существ хранятся в микроскопической молекуле ДНК, строение которой также содержит в себе закон золотой пропорции. Молекула ДНК состоит из двух вертикально переплетенных между собой спиралей. Длина каждой из этих спиралей составляет 34 ангстрема, ширина 21 ангстрема. (1 ангстрем - одна стомиллионная доля сантиметра). Так вот 21 и 34 - это цифры, следующие друг за другом в последовательности чисел Фибоначчи, то есть соотношение длины и ширины логарифмической спирали молекулы ДНК несет в себе формулу золотого сечения 1:1,618.

Существует несколько способов листорасположения. В первом листья побега располагаются строго один под другим, образуя вертикальные ряды - ортостихи. Условная спираль, соединяющая места расположения листьев на побеге, называется генетической, или основной спиралью, точнее, винтовой линией и делится на ряд листовых циклов. Генетическим этот винт называется потому, что расположение листьев в нем отвечает порядку появления в нем листьев. Проекция на плоскость листорасположения позволяет в долях окружности выразить угол расхождения листьев.

Винтовое расположение листьев выражают дробью, числитель которой равен числу оборотов по стеблю воображаемого винта одного листового цикла, а знаменатель- числу листьев в данном цикле, совпадающему с числом ортостих на стебле. Эта дробь позволяет рассчитать и угол расхождения листьев.

Оказалось, что каждое растение характеризуется своим листорасположением. Так, у липы, вяза, бука, злаков листорасположение описывается формулой 1/2, у дуба и вишни - 2/5, у малины, груши, тополя, барбариса - 3/8, у миндаля, облепихи - 5/13 и т.д. Нетрудно видеть, что в формулах листорасположения встречаются числа Фибоначчи, расположенные через одно.

Посмотрим на сосновую шишку. Чешуйки на ее поверхности расположены строго закономерно - по двум спиралям, которые пересекаются приблизительно под прямым углом. Число таких спиралей у сосновых шишек равно 8 и 13 или 13 и 21 . Такие же спирали видны в поперечных разрезах почек; здесь числа спиралей относятся

как числа 3/5, 5/8, 8/13. В корзинках подсолнечника семена также расположены по

двум спиралям, их число составляет обычно 34 и 55, 55 и 89. Здесь вновь мы видим закономерное сочетание чисел Фибоначчи, расположенных рядом: 2/3, 3/5, 5/8, 13/21 и т.д. Их отношение в пределе стремится к числу = 0,61803…

Рассмотренную закономерность расположения листьев, чешуек, семян называют филлотаксисом.

При изменении формулы листорасположения изменяется и угол расхождения листьев. Формула 1/2 характеризует двурядное расположение листьев под углом друг от друга. При формуле 1/3 угол между листьями будет , а при формуле 2/5 - и т.д. В предельном случае, когда отношение чисел в формуле будет отвечать золотой пропорции - 0,38196… угол расхождения листьев станет равным , который был назван «идеальным» углом, или углом золотой пропорции ( =Ф^2). Установлено, что при расположении листьев под идеальным углом ни один лист не будет располагаться точно над другим, чем создаются лучшие условия для фотосинтеза.

ну как-то так их можно процедурно генерировать как IFS...

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

По одному пикселю с двух изображений?

Думаю примерно одинаково невозможно.

ТС то даже параметры входного окна не описал.

HIS
()

Друзья, мне сложно вести диалог, по той причине что я не из России и русский язык у меня на уровне хорошо воспитанного пятиклассника. К сожалению мне трудно понять где насмешка, сарказм и где реальное обсуждение.

Обьясню свои мотивы. Я работаю на американскую компанию в долине как Продакт Менеджер, часть продукта не связанного с computer vision и neural networks мы уже отгрузили пользователям. Но в моей продуктовой дорожке есть функционал который мы планируем разрабатывать и интегрировать с нашим продуктами. Этот функционал связан с нейронными сетями и распознованием объектов. И у меня возникла идея сделать R&D (research and development) в России. Сроки которые я обозначил это не значит что нужно закончить MVP, но значит что нужно начать разработку в этом направлении.

Я наверное не так подробно разьяснил задачу, и дальше в обсуждении сделал ошибки которые запутали обсуждение. Извиняюсь за это. Скорее всего произошла мискомуникация.

Админы, прошу удалить обсуждение, я почему-то не могу удалить. Всем спасибо и happy coding! С уважением, Энди

kuznetsoy
() автор топика
Ответ на: комментарий от kuznetsoy

Сколько миллиардов долларов на разработку выделяется?

Это не сарказм.

HIS
()
Ответ на: комментарий от kuznetsoy

К сожалению мне трудно понять где насмешка, сарказм и где реальное обсуждение.

Все сообщения тут — насмешки и сарказм. Никому нельзя верить. Мне — можно.

И у меня возникла идея сделать R&D (research and development) в России.

С очень большой вероятностью те, кто может решить поставленную задачу, уже могут изъясняться по-английски. Возможно, на уровне пятиклассника, но этого хватит.

i-rinat ★★★★★
()
Последнее исправление: i-rinat (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от kuznetsoy

Срок 6 месяцев. Нужно построить MVP и начать кормление сети данными. Реально ли?

неизвестно. исходных данных для построения адекватной модели недостаточно.

например, там может быть плохая фотография, не целиком. или неправильное распознавание параметров модели (например, взрослый/ребёнок) и далее на выходе, ложные срабатывания.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от i-rinat

С очень большой вероятностью те, кто может решить поставленную задачу, уже могут изъясняться по-английски.

Во первых задача не поставлена. Я просил описать её подробнее несколько часов назад.

В нормальных странах принято хорошо описывать ТЗ.

HIS
()
Ответ на: комментарий от i-rinat

Не обязательно быть гуру английского языка. У нас работают ребята из России без проблем. К тому же на рабочем уровне я владею достаточным русским языком.

kuznetsoy
() автор топика

нейросеть это «сложный шаблон анализа данных»

для продакшена нейросети это слишком дорого в обслуживании(кроме МС амазона и гугла никто не пользуется)

проще и надежнее написать статический скрипт анализа, и для «промоушена» назовие его нейросетью, все так делают (если проект взлетит тогда наймешь сотню рабов делайть нейросеть)

hgt54r
()
Ответ на: комментарий от kuznetsoy

Этот функционал связан с нейронными сетями и распознованием объектов.

«система распознования образов» через нейросеть, работает с производительностью 1ФПС на самых последних процессорах, это «только для обмана инвесторов» годиться, для продакшена не используется

если у вас есть система распознавания образов, рабочая, она 100% работает через статический скрипт на 200 строк кода...нейросети там нет

hgt54r
()

Срок 6 месяцев. Нужно построить MVP и начать кормление сети данными. Реально ли?

как выше сказали, нужны данные, под эти данные конфигурируется нейросеть, написать «конфиг нейросети» под данные-зависит от сложностии данных(все упирается в данные сначала), плюс тыщи часов на анализ и ручное отсеивание ошибок

учитывая сложность-за 6 месяцев можно добиться 50% погрешности нейросети, до 70%(верных) можно дайи за 2-3 года, может и быстрее конечно

hgt54r
()
Ответ на: комментарий от hgt54r

для продакшена нейросети кроме МС амазона и гугла никто не пользуется

Совершенно бред.

проще и надежнее написать статический скрипт анализа, и для «промоушена» назовие его нейросетью, все так делают

А за подобные речи меня забанили в прошлой жизни на ЛОРе.

HIS
()
Ответ на: комментарий от kuznetsoy

Коммуникация с разработчиками просходит в прямом режиме в течении дня если что-то непонятно то дополняется и уточняется там же и добавляются критерии.

..и с вами работают только потому что вы платите тонну денег?

ох уж эти зажравшиеся менеджеры

hgt54r
()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.