Продолжаем постигать современную магию (компьютерное зрение). Часть 2 не значит, что нужно сначала читать часть 1. Часть 2 значит, что теперь всё серьёзно — мы хотим понять всю мощь нейросетей в зрении. Детектирование, трекинг, сегментация, оценка позы, распознавание действий… Самые модные и крутые архитектуры, сотни слоёв и десятки гениальных идей уже ждут вас под катом!

В прошлой серии

Напомню, что в первой части мы познакомились со свёрточными нейросетями и их визуализацией, а также с задачами классификации изображений и построения их эффективных представлений (эмбеддингов). Мы даже обсудили задачи распознавания лиц и ре-идентификации людей.

Ещё в предыдущей статье поговорили про разные типы архитектур (да, те самые таблички, которые я делал месяц,), и тут Google времени зря не терял: они выпустили ещё одну крайне быструю и точную архитектуру EfficientNet. Они создали её, используя NAS и специальную процедуру Compound Scaling. Ознакомьтесь со статьёй , оно того стоит.

Ну а пока некоторые исследователи анимируют лица и ищут в фильмах поцелуи, мы займёмся более насущными проблемами.