| Tarantino пишет: |
| Это не такая сложная задача, там интеллекта мало, для распознавания шрифта даже НС не нужны. Индексы на почтовых конвертах, которые по специальному шаблону писали, ещё в СССР распознавать умели, номера сложнее, но не сильно. |
Там проблема не столько в распознавании цифр. В разное время суток, в разных условиях, номер еще найти надо, это не индекс.
| Tarantino пишет: |
| Чтобы алгоритмически решить, надо сначала чётко формально определить. Однако чёткого понимания, что такое недокрут, нет. Слишком много степеней свободы. Вот по первому касанию определять или по тому, когда конёк уже на лёд перешёл? Если по касанию, то как учитывать ситуации, когда спортсмен поджимает стопу, чтобы так чуть-чуть выиграть по времени? Если по переходу на лёд, то как учитывать, если спортсмен какое-то явное усилие делает, чтобы провращаться на зубце? Учитывать как-нибудь, что нога приземления находится в завёрнутом или вывернутом состоянии? И другие такие моменты. |
Сеть можно обучить.
Сначала прогнать через сверточную (например) для базовой классификации, а затем обучить на выборке от ISU.
Плюс система не будет сама решать, а например, если судья не заметил, то система сама поставит на пересмотр. А решение за человеком.
Мне кажется такое решение всех устроит.
| Tarantino пишет: |
| Спортсмен это подвижное тело, с кучей степеней свободы, именно поэтому масса ньюансов и возникает. |
Гугель лица на фотографиях распознает, под разными углами и в паршивом качестве.
| Tarantino пишет: |
| Может так оказаться, что оборудование потребуется довольно сложным и дорогим, в первую очередь камеры и сложные углы съёмки. |
Это другой вопрос.
Опыт показывает, даже ЮЧМ нормально снять в некоторых мухосрансках не в состоянии.
Я бы телефоном бы лучше сделал.Кинематограф 100 лет назад изобрели!
| bregalad пишет: |
| Насчет нейросетей (обычных, сверточных, глубоких, рекуррентных) — очень заметно, что сейчас это просто мода, их пытаются втиснуть куда угодно (чуть что — deep learning и т.д.). |
Есть вещи (не все разумеется), которые нейросети делают хорошо.
И это не просто мода, всплеск интереса появился после развития как технологий, так и прогресса в алгоритмах построении сетей.
| bregalad пишет: |
| Причем, помимо нейросетей, в компьютерном зрении есть много других, |
... и никто не запрещает их применять и здесь
| bregalad пишет: |
| оставив только Hawk Eye и только для малого числа спорных случаев. Я, кстати, против новых веяний в футболе (то, что было на чемпионате мира с видеоповторами — верх идиотизма, на мой взгляд; там, конечно, можно ввести видеоконтроль, но вовсе не так, как это сделано; по крайней мере, ввести параллельно и чистое время, как баскетболе или хоккее). |
Там другое.
Нужно останавливать встречу. Меняет процесс самой игры.
| bregalad пишет: |
| По поводу японских картинок траекторий. Почему-то мы все изначально настроены на критику, хотя мне скорее хотелось бы поздравить и поблагодарить японских телевизионщиков. Вместо того, чтобы просто воспринимать эти картинки ка дополнительную очень интересную (и для зрителей, и для спортсменов и их тренеров) информацию, мы бросаемся из крайности в крайность, воспринимая компьютерную видеосистему то как господа бога, который решит все наши проблемы, то, когда это не получается сразу, с ходу отвергая предложенное, не признавая, что любой метод имеет свои пределы точности и что первая версия никогда не бывает совершенной сразу. |
Согласен на все 100%
Вопрос зашел в тему - а можно ли это применить в решении проблем с судейскими ошибками?
Мое мнение - возможно в чем-то и поможет, но заниматься этим точно сейчас не стоит.
Свою задачу система выполняет, и совершенствовать ее нужно в том же ключе.
