ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອກວດຫາອາລົມ ແລະຄວບຄຸມການສະແດງອອກທາງໜ້າຂອງເຈົ້າ

Andrey Savchenko ຈາກສາຂາ Nizhny Novgorod ຂອງໂຮງຮຽນຊັ້ນສູງຂອງເສດຖະກິດໄດ້ພິມເຜີຍແຜ່ຜົນຂອງການຄົ້ນຄວ້າຂອງລາວໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຮັບຮູ້ຄວາມຮູ້ສຶກກ່ຽວກັບໃບຫນ້າຂອງຄົນທີ່ມີຢູ່ໃນຮູບຖ່າຍແລະວິດີໂອ. ລະຫັດຖືກຂຽນໄວ້ໃນ Python ໂດຍໃຊ້ PyTorch ແລະຖືກອະນຸຍາດພາຍໃຕ້ໃບອະນຸຍາດ Apache 2.0. ມີຫຼາຍແບບທີ່ກຽມພ້ອມແລ້ວ, ລວມທັງແບບທີ່ເໝາະສົມກັບການໃຊ້ໃນອຸປະກອນມືຖື.

ອີງໃສ່ຫ້ອງສະຫມຸດ, ຜູ້ພັດທະນາອື່ນໄດ້ສ້າງໂປແກຼມ sevimon, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຕິດຕາມການປ່ຽນແປງຂອງອາລົມໂດຍໃຊ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບວິດີໂອແລະຊ່ວຍໃນການຄວບຄຸມຄວາມເຄັ່ງຕຶງຂອງກ້າມເນື້ອໃບຫນ້າ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ເພື່ອລົບລ້າງ overstrain, ໂດຍທາງອ້ອມຜົນກະທົບຕໍ່ອາລົມແລະ, ການນໍາໃຊ້ໃນໄລຍະຍາວ. ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຮູບລັກສະນະຂອງ wrinkles facial. ຫ້ອງສະໝຸດ CenterFace ຖືກໃຊ້ເພື່ອກຳນົດຕຳແໜ່ງຂອງໃບໜ້າໃນວິດີໂອ. ລະຫັດ sevimon ແມ່ນຂຽນໃນ Python ແລະໄດ້ຮັບອະນຸຍາດພາຍໃຕ້ AGPLv3. ເມື່ອທ່ານເປີດມັນຄັ້ງທໍາອິດ, ຮູບແບບຕ່າງໆຈະຖືກໂຫລດ, ຫຼັງຈາກນັ້ນໂຄງການບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດແລະເຮັດວຽກຢ່າງສົມບູນແບບອັດຕະໂນມັດ. ຄໍາແນະນໍາສໍາລັບການເປີດຕົວໃນ Linux / UNIX ແລະ Windows ໄດ້ຖືກກະກຽມ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຮູບພາບ docker ສໍາລັບ Linux.

Sevimon ເຮັດວຽກດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: ທໍາອິດ, ໃບຫນ້າໄດ້ຖືກລະບຸໄວ້ໃນຮູບພາບຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ຫຼັງຈາກນັ້ນໃບຫນ້າໄດ້ຖືກປຽບທຽບກັບແຕ່ລະແປດອາລົມ (ຄວາມໃຈຮ້າຍ, ການດູຖູກ, ຄວາມກຽດຊັງ, ຄວາມຢ້ານກົວ, ຄວາມສຸກ, ການຂາດຄວາມຮູ້ສຶກ, ຄວາມໂສກເສົ້າ, ຄວາມແປກໃຈ), ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ບາງສິ່ງບາງຢ່າງ. ຄະແນນຄວາມຄ້າຍຄືກັນແມ່ນໃຫ້ສໍາລັບແຕ່ລະຄວາມຮູ້ສຶກ. ມູນຄ່າທີ່ໄດ້ຮັບຈະຖືກເກັບໄວ້ໃນບັນທຶກໃນຮູບແບບຂໍ້ຄວາມສໍາລັບການວິເຄາະຕໍ່ມາໂດຍໂຄງການ sevisat. ສໍາລັບແຕ່ລະຄວາມຮູ້ສຶກໃນໄຟລ໌ການຕັ້ງຄ່າ, ທ່ານສາມາດກໍານົດຂອບເຂດຈໍາກັດເທິງແລະຕ່ໍາຂອງຄ່າ, ເມື່ອຂ້າມ, ການແຈ້ງເຕືອນຈະຖືກອອກທັນທີ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: opennet.ru