Сделать своими руками кровать трансформер: Кровать-трансформер своимим руками: пошаговая инструкция с фото

9000 4 Чтобы узнать о трансформаторах обнаружения, , просто продолжайте читать.

В этом сообщении блога мы исследуем революцию в обнаружении объектов с помощью DETR (вся архитектура представлена ​​на интерактивном рисунке, показанном ниже), уникального подхода, использующего преобразователи и набор прогнозов для параллельного декодирования, который переосмысливает постановку задачи, предлагая альтернативу традиционным методам.

Мы также узнаем, как Carion et al. (2020) представляют нишевое решение, выходящее за рамки старых методов обнаружения объектов.

По мере прохождения серии руководств мы стремимся понять компоненты приведенного выше интерактивного рисунка. Но пока давайте сосредоточимся на актуальных темах:

• почему DETR
• откуда он взялся
• что в этом особенного

В мире, наполненном ручными функциями и трудоемкими процессами, в лаборатории появилась новая архитектура: DETR, комплексный детектор объектов, способный противостоять всемогущим CNN в своей области! Объединив сильные стороны двух маловероятных родительских CNN и преобразователей, DETR упростил процесс обучения, попрощавшись с кропотливой ручной работой.

Благодаря своей уникальной сверхмощности механизмов внимания DETR может идентифицировать объекты и их связи с поразительной точностью.

По мере распространения новостей об этой необычной архитектуре лаборатории обратились к новым возможностям, вдохновленным компонентами DETR, что привело к улучшению моделей сегментации изображений и обнаружения объектов. Так родилось наследие DETR, комплексного детектора суперобъектов.

Сегодня мы углубимся в его прошлое, факторы, которые привели к его рождению, и как вообще было достигнуто это чудо.

Итак, обнаружение объектов в основном угадывает, где находятся объекты на изображении, рисуя вокруг них прямоугольники и выясняя, как называется каждый объект.

Ранее методы обнаружения объектов решали проблему прогнозирования местоположения объектов на изображении путем создания связанных подзадач . Эти подзадачи включают в себя оценку свойств объекта с использованием многочисленных предопределенных областей, точек или центров изображения.

Авторы хотят, чтобы мы увидели, что обнаружение объектов довольно просто, но они также отмечают, что раньше люди решали это более окольными путями.

Авторы рассматривают обнаружение объектов как задачу предсказания множества . Задача предсказания набора — это когда вы пытаетесь угадать группу элементов на основе некоторой информации. Думайте об этом, как о попытке выяснить, какие фильмы могут понравиться вашим друзьям, основываясь на фильмах, которые они уже смотрели.

Просто предупреждение: Думая об обнаружении объектов как о заданной задаче прогнозирования, есть некоторые проблемы. Самый большой из них — избавление от повторяющихся прогнозов . Имейте это в виду, когда будете проходить оставшуюся часть урока. Это поможет вам лучше понять, почему авторы сделали тот или иной выбор и решение.

Их документ в основном состоит из двух основных компонентов:

1. Уникальная глобальная потеря на основе набора, которая использует двудольное сопоставление (алгоритм, облегчающий прогнозирование набора) для поощрения прогнозирования отдельных наборов.
2. Архитектура на основе преобразователя, включающая как кодер, так и декодер.

При рассмотрении обнаружения объектов как задачи прогнозирования набора отпадает необходимость в компонентах, разработанных вручную, которые ранее требовались в задачах обнаружения объектов для включения предварительных знаний. Такой подход упрощает процесс и оптимизирует задачу.

Важно понимать вклад этой статьи в области компьютерного зрения. Чтобы понять это, мы сначала переосмыслим постановку задачи , поняв обнаружение объектов, как это было в старые времена. Далее мы рассмотрим две новые методологии , которые авторы предложили для решения сквозного обнаружения объектов . И, наконец, мы рассмотрим простое решение, предоставленное авторами.

1. Обнаружение объектов из старых времен (постановка задачи)
2. Установить предсказание для обнаружения объектов (методология 1)
3. Преобразователи и параллельное декодирование для обнаружения объектов (методология 2)
4. Простое решение (решение)

Ранее обнаружение объектов методы делали прогнозы относительно некоторых первоначальных предположений.

• Двухступенчатые детекторы: полей предсказания относительно предложений (показаны на рис. 1 )
  

• Одноступенчатые детекторы: предсказывают относительно привязки или сетки возможных центров объектов (показаны на рис. 2 )
  

Переосмысленная постановка задачи: Качество предсказания полагались много о том, как были сделаны первоначальные предположения. Таким образом, вместо того, чтобы использовать ручные методы, нам нужен способ прямого прогнозирования набора обнаружений.

В приложениях для обработки изображений основной задачей прогнозирования набора является классификация по нескольким меткам. Но сначала давайте быстро вспомним, что означают мультиметки и мультиклассы.

Multiclass : Изображение, принадлежащее одному классу из нескольких возможных классов (пример обнаружения объекта Multiclass показан на рис. 3 ).

Multilabel : Изображение с несколькими метками, назначенными ему одновременно (пример обнаружения объекта Multilabel показан на Рисунок 4 ).

Базовый подход к классификации с несколькими метками называется один-остальные . Здесь мы обучаем модель бинарной классификации для каждой метки, а затем пытаемся предсказать, какие метки присутствуют на изображении, а какие нет. Конечно, этот прием хорошо работает только тогда, когда метки являются взаимоисключающими .

В конвейере обнаружения объектов почти идентичных ящика довольно распространены. Это не соответствует описанному выше подходу «один против остальных ». Вместо этого авторы используют прямое предсказание набора с изюминкой, чтобы добиться предсказания набора в таком сценарии.

Примечание: При прямом прогнозировании множества нам нужен способ учитывать отношения между всеми прогнозируемыми элементами, чтобы избежать дублирования.

Здесь авторы используют венгерский алгоритм (описанный в последующих руководствах этой серии), который помогает им разумно сопоставлять истину (фактические данные) с их прогнозами.

Механизмы внимания собирают информацию из всей входной последовательности. Они больше подходят для представления длинных последовательностей.

Чтобы обрести уверенность и лучше понять Трансформеры и их основные принципы, мы рекомендуем посмотреть Видео 1 , в котором представлен всесторонний обзор и наглядное объяснение Трансформеров.

Видео 1: Глубокое погружение в трансформеров | PyImageSearch | Живой урок (источник).

Давайте остановимся и задумаемся на секунду. Что может пойти не так, если мы вводим изображение, а модель обнаружения объектов предсказывает объекты (ограничивающие рамки) параллельно?

Хотя модель выводит все объекты параллельно, каждый прогноз не имеет контекста всех других прогнозов, в отличие от методов авторегрессии. Это может создать две проблемы:

• Параллельная модель выводит дубликаты.
• Параллельная модель может каждый раз выводить объекты в другом порядке.

DETR решает свои проблемы, комбинируя двусторонние согласующие потери и трансформаторы. Функция сопоставления потерь помогает сопоставить каждый прогноз с уникальным объектом истинности, поэтому дубликаты не вызывают беспокойства.

Кроме того, для потери двудольного соответствия не важен порядок предсказанных объектов, то есть нам не нужно беспокоиться о последовательности, в которой делаются предсказания.

Что дальше? Я рекомендую университет PyImageSearch.

Информация о курсе:
Всего 77 занятий • 96 часов обучающих видеороликов по запросу • Последнее обновление: июнь 2023 г. Я твердо верю, что если бы у вас был правильный учитель, вы могли бы освоить компьютерное зрение и глубокое обучение.

Считаете ли вы, что изучение компьютерного зрения и глубокого обучения должно занимать много времени, быть непосильным и сложным? Или должен включать сложную математику и уравнения? Или требуется степень в области компьютерных наук?

Дело , а не .

Все, что вам нужно, чтобы освоить компьютерное зрение и глубокое обучение, — это чтобы кто-то объяснил вам простых, интуитивно понятных терминов. Именно это я и делаю . Моя миссия — изменить образование и то, как преподаются сложные темы искусственного интеллекта.

Если вы серьезно относитесь к изучению компьютерного зрения, вашей следующей остановкой должен быть PyImageSearch University, самый полный сегодня онлайн-курс по компьютерному зрению, глубокому обучению и OpenCV.

Внутри PyImageSearch University вы найдете:

• ✓ 77 курсов по основным темам компьютерного зрения, глубокого обучения и OpenCV
• &проверить; 77 Сертификатов об окончании
• &проверить; 96 часов видео по запросу
• &проверить; Выпуск новых курсов регулярно , чтобы вы могли идти в ногу с самыми современными методами
• &проверить; Предварительно настроенные ноутбуки Jupyter в Google Colab
• &проверить; Запускайте все примеры кода в веб-браузере — работает в Windows, macOS и Linux (конфигурация среды разработки не требуется!)
• &проверить; Доступ к централизованным репозиториям кода для всех 508+ руководств на PyImageSearch
• &проверить; Простая загрузка одним щелчком кода, наборов данных, предварительно обученных моделей и т. д.
• &проверить; Доступ к на мобильном телефоне, ноутбуке, настольном компьютере и т. д.

Нажмите здесь, чтобы присоединиться к Университету PyImageSearch

Давайте подведем итог тому, что мы узнали в этом уроке:

1. Мы рассмотрели проблемы и болевые точки обнаружения объектов до появления DETR.
2. Мы кратко представили инновационные функции DETR и основные компоненты, включая Set Prediction Loss и архитектуру на основе трансформатора .
3. Мы переформулировали постановку задачи , чтобы она лучше соответствовала подходу DETR.
4. Мы ознакомились с двумя ключевыми компонентами DETR и тем, как они решают постановку задачи.
   

В следующих двух учебниках этой серии , мы более подробно рассмотрим инструменты , методологии и архитектуру из DETR , чтобы получить более полное представление об этом новаторском подходе.

Однако ценное исследование — это больше, чем просто чтение статей и восхищение гениальностью их авторов. Это также вопрос о том, что бы мы сделали на их месте и как бы мы разработали архитектуру для решения этих проблем, если бы DETR не существовало.

Следите за обновлениями следующих частей этой серии и не забудьте поделиться своими мыслями и выводами из DETR, а также своими ожиданиями. Свяжитесь с нами в Твиттере, отметив @pyimagesearch.

А. Р. Гостипати и Р. Раха. «Разбивка DETR, часть 1: введение в преобразователи DEtection», PyImageSearch , П. Чу, С. Хуот, К. Кидриавстева и А. Танки, ред., 2023 г., https://pyimg.co/fhm45

 @incollection{ARG-RR_2023_DETR-breakdown-part1,
  автор = {Аритра Рой Гостипати и Ритвик Раха},
  title = {{DETR} Разбивка, часть 1: Введение в трансформеры DEtection},
  название книги = {PyImageSearch},
  Editor = {Пунит Чу и Сьюзан Хуот, Ксения Кидрявцева и Абхишек Танки},
  год = {2023},
  URL = {https://pyimg. co/fhm45},
} 

Раскройте потенциал компьютерного зрения с помощью Roboflow — бесплатно!

• Шагните в мир будущего, зарегистрировавшись или войдя в свою учетную запись Roboflow. Разблокируйте множество инновационных библиотек наборов данных и революционизируйте свои операции компьютерного зрения.
• Начните свое путешествие, выбрав из нашего широкого набора наборов данных, или воспользуйтесь обширной библиотекой PyimageSearch, созданной для удовлетворения широкого спектра требований.
• Перенесите свои данные в Roboflow в любом из 40+ совместимых форматов. Используйте передовые архитектуры моделей для обучения и легко развертывайте их на различных платформах, включая API, NVIDIA, браузер, iOS и другие. Без труда интегрируйте нашу платформу со своими приложениями или любимыми сторонними инструментами.
• Получите возможность обучить мощную модель компьютерного зрения всего за полдня. Имея несколько изображений, вы можете импортировать данные из любого источника через API, аннотировать изображения с помощью нашего превосходного облачного инструмента, запустить обучение модели одним щелчком мыши и развернуть модель с помощью конечной точки размещенного API. Адаптируйте свой процесс, выбрав подход, ориентированный на код, используя наш интуитивно понятный облачный пользовательский интерфейс или комбинируя и то, и другое в соответствии с вашими уникальными потребностями.
• Отправляйтесь в путешествие сегодня, при этом кредитная карта не требуется. Шагните в будущее с Roboflow.

Присоединяйтесь к Roboflow сейчас

Подпишитесь на информационный бюллетень PyImageSearch и получите мое БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по ресурсам в формате PDF OpenCV и Глубокое обучение.

Лучшие фильмы ужасов на Max, которые стоит посмотреть прямо сейчас

Посмотрим правде в глаза. Вечер пятницы самый лучший. Пару дней работы больше нет, все устали после напряженной недели, а дети, вероятно, лягут спать пораньше или потусуются на пижамной вечеринке, которую, надеюсь, вам не придется устраивать. Ваш партнер в преступлении ожидает, что вы откроете вино только в том случае, если вы не кровососущий вампир, или приготовите попкорн, если Призрачное Лицо не позвонит первым. Последним дополнением к семейству стал потоковый сервис HBO Max.

Мы знаем, что время в наши дни похоже на валюту, поэтому мы не хотим, чтобы вы тратили его впустую. Вот почему мы составили для вас список игр, доступных на Max. Не всем нравится одно и то же, поэтому мы позаботились о том, чтобы выбрать что-то из каждого поджанра ужасов . Кто знает, может быть, вы в конечном итоге отправитесь на марафон ужасов, который продлится до субботнего утра. Просто будьте осторожны, так как ни один из них не подходит для семейного отдыха.

20 Сумасшедшие (2010)

Сумасшедшие стал следствием увлечения голливудскими ремейками более десяти лет назад. В то время как большинство из них, как правило, были общими, это заставило несколько голов повернуться. Фильм, основанный на одноименном фильме Джорджа А. Ромеро 1973 года, рассказывает историю города, зараженного каким-то вирусом, который превращал людей в бешеных убийц. В нем играет всегда эффектный Тимоти Олифант, и мы уверены, что он все еще актуален. Его самая известная сцена на бейсбольном поле просто ужасна.

Связанный: 10 фильмов ужасов слэшеров с раскрытием идеального убийцы

19 Cronos

Режиссер совсем юного Гильермо Дель Торо, Cronos — отличная вариация вампирского жанра и неплохой пример зарубежного хоррора это всегда стоит пересматривать. Фильмы ужасов обычно не основаны на предпосылках с таким содержанием. С этим вы захотите копнуть глубже. Многие этого не знают, но Кронос происходит в той же вселенной, что и отличный мексиканский фильм о каннибализме, We Are What We Are .

18 Зловещий

Всегда хорошее время пересмотреть безумно страшный фильм Скотта Дерриксона Зловещий . Когда люди спрашивают страшный фильм, этот всегда дает хороший ответ. Для тех из вас, кто не знает, в нем рассказывается история писателя, который находит коробку домашних видео в своем новом доме. То, что в этих видео, — это чистое топливо для кошмаров, которое мы бы предпочли, чтобы вы увидели сами. После этого фильма газонокосилки уже никогда не будут прежними.

17 The Brood

The Brood Дэвида Кроненберга — очень напряженный фильм о разводе, материнстве и травмах. По сути, это история о наборе техник психолога, с помощью которых зло материализуется в виде… чего-то, что мы вам не испортим. В нем играет великий Оливер Рид, и его ключевая сцена полна противоречий, поскольку в то время она была вырезана цензурой: как вы думаете, что может делать женщина в фильме Кроненберга, когда у нее в руках плод? Выберите этот сегодня, и вы узнаете.

16 Дочь черного мундира

Оз Перкинс — очень недооцененный режиссер. Сын Энтони Перкинса отлично разбирается в ужасах и использует тяжелое психологическое повествование, чтобы вызвать страх очень естественным и почти неожиданным образом. Его фильм 2015 года Дочь черного мундира не был более популярным, когда он был выпущен, но мы можем начать исправлять это сегодня. Эта история о странных отношениях между двумя девушками имеет безумный и травмирующий конец. Вы никогда не увидите, как это произойдет.

Связанный: Вы можете бесплатно посмотреть эти великие фильмы ужасов на YouTube

15 The Lodge

Австрийский дуэт Вероника Франц и Северин Фиала made The Lodge в 2019 году и обслуживал аудиторию с жутко атмосферный фильм ужасов, который просто остался с вами на несколько дней. В нем рассказывается история молодой женщины, которая вынуждена жить с детьми своего жениха в хижине. Начинают происходить странные вещи, и кажется, что все связано с ее прошлым. Опять же, вы не увидите, куда идет этот.

14 Sisters

Sisters — это фильм Брайана де Пальмы, который вы, вероятно, никогда не смотрели. К счастью, вы можете посмотреть его сегодня на Max. В нем рассказывается история репортера, которая клянется, что видела убийство, совершенное репортером в квартире напротив. Больше ничего не отдадим. В главной роли великая Марго Киддер, а музыку написал частый соратник Хичкока Бернард Херрманн. Если вам нравится, как де Пальма отдает дань уважения своему любимому режиссеру всех времен, не пропустите этот фильм.

13 Зловещие мертвецы

Зловещие мертвецы — классический фильм ужасов, который никогда не задумывался как таковой. Сэм Рэйми когда-то снял фильм со своими друзьями, и сегодня он считается оригинальной смесью комедии и ужасов с неоспоримым культовым статусом. В нем рассказывается история группы друзей, которые выпускают на волю демонов, развлекаясь в отдаленной хижине в лесу. Не позволяйте никому говорить вам, что это не страшно; это действительно так.

12 Экзорцист

Экзорцист — фильм, который никогда не разочаровывает. Это самый важный фильм ужасов из когда-либо созданных, и нам не нужно рассказывать вам, о чем он. Если вы устали от него и у вас нет причин пересматривать его, попробуйте следующее: посмотрите на него как на драматический фильм и ни на что другое. Считайте это ужасающим изображением матери, переживающей травматическое событие, которое она не может понять. А когда происходит экзорцизм, попробуйте поставить себя на место Риган. Представьте, что она оказалась в ловушке внутри тела самого злого существа на свете. Ваш опыт может оказаться другим.

11 Злокачественный

Фильм Джеймса Вана Злокачественный — прекрасное воплощение эстетики ужасов, которое обычно не встречается в современном кино. В нем рассказывается история женщины, которая после травматического события начинает подозревать, что в ее уме есть что-то живое, что заставляет ее делать ужасные вещи. Что происходит на самом деле, вы никогда не догадаетесь. Использование практических эффектов, а также саундтрек и постановочный дизайн потрясающие!

Связанный: Макс: Стоит ли смотреть какие-нибудь шоу Discovery?

10 Молчание ягнят

Вы никогда не ошибетесь, выбрав Джонатана Демме Молчание ягнят . Ганнибал Лектер в исполнении Энтони Хопкинса незабываем, но Клариса Старлинг в исполнении Джоди Фостер — великолепная и сильная партия для одного из величайших злодеев всех времен. Довольно ясно, где мы стоим в целом «это действительно фильм ужасов?» обсуждение. Выпотрошенный труп, висящий в пустой камере, вероятно, изменит ваше мнение, если вы думаете, что это триллер.

9 The Night House

Работа Ребекки Холл в The Night House — один из лучших спектаклей ужасов за последние десятилетия. Этого должно быть достаточно, чтобы вы выбрали этот очень страшный фильм ужасов в качестве следующего просмотра. Она играет вдову, которая начинает расследовать смерть своего мужа и обнаруживает, что, возможно, он не был тем добрым человеком, каким она всегда его представляла. Это мастерски снято Дэвидом Брукнером, а музыка Бена Ловетта удивительно эффективна.

Самый последний выпущенный фильм в списке, Меню , застал всех врасплох в 2022 году. Это отличный портрет отношения современного общества к искусству и гастрономии, конечно, доведенные до крайности. . Это безумно смешно, но постепенно мы погружаемся в кроличью нору глубоко в эксцентричном настроении шеф-повара. Гораздо лучше, если вы войдете в него полностью вслепую.

7 Дом

Дом (также известный как Hausu ) — японский фильм, выпущенный в 1977 году, который подтвердил, что сюрреализм был естественным родственником ужасов, основанных на фольклоре. Это становится странным с самого начала, и у вас, вероятно, будет много вопросов в конце. В любом случае, история о семи школьницах, преследуемых, а некоторые из них съеденных, домом в деревне, является классикой азиатского кино, и если вы решите посмотреть ее сегодня вечером, вам будут сниться кошмары.

6 Наследственный

Современная классика ужасов Наследственный становится все лучше с каждым повторным просмотром. Семейная драма, которую вы знаете, оказывается прикрытием чего-то более зловещего, спектаклей и этой жестокой сцены обезглавливания делают этот фильм отличным выбором, чтобы добавить немного напряжения в ваш вечер кино. Мы недостаточно говорим об этом. Тони Коллетт великолепна в фильме, но как насчет Энн Дауд и ее безупречной роли помощницы демона?

Связанный: Лучшие телешоу HBO всех времен, рейтинг

5 Ведьма

В фильме Роберта Эггерса, в значительной степени основанном на фольклорном фильме ужасов Ведьма , маленький ребенок сталкивается с чем-то, чего она не может понять. Она становится свидетелем того, как на ее семью совершает набег невидимая злая сила, от которой они не могут защитить себя. Она пытается помочь, но кажется, что ее роль в битве не такая, как она думала. The Witch — выдающийся пример многослойного хоррора, который сегодня актуален так же, как и тогда. Музыка Марка Корвена и операторская работа Ярина Блашке прекрасны, но в то же время вызывают кошмар.

4 Под кожей

В нет секретов Под кожей . В самом первом акте мы приходим к соглашению о том, что это за фильм и насколько другим будет его повествование. В нем рассказывается история инопланетного существа, которое соблазняет людей и «проглатывает» их. Больше нечего сказать о мрачном изображении Джонатаном Глейзером нашего истребления. Это легко может стать лучшим выступлением Скарлетт Йоханссон на сегодняшний день, и это отличный выбор для вечера ужасов Макса. Просто имейте в виду, что это не будет приятным и веселым опытом.

3 Сияние

Независимо от того, сколько раз вы смотрели Сияние , каждый раз, когда на экране появляется его постер, вы думаете о том, чтобы вернуться в «Оверлук» и подчиниться дотошному ужасу Стэнли Кубрика. исполнение. Нам не нужно рассказывать вам, что это за история, потому что к настоящему времени вы должны знать о ней, даже если это только потому, что вы читали роман. Если это классика, которую вы всегда пропускали, то пришло время взять урок кино и посмотреть фильм ужасов, который в прошлом получил пару номинаций Razzies, но затем считался одним из величайших фильмов всех времен.

2 Зеленая комната

Джереми Солнье Зеленая комната похожа на Молчание ягнят . Это триллер настолько ужасающий и пугающий, что его трудно не отметить среди других фильмов ужасов. История о панк-группе, которая идет играть не в тот клуб и не в то время. Мы не будем точно раскрывать, кто их принимает, поэтому просто скажем, что они жестокие люди. Это, наверное, лучший ансамбль молодых исполнителей в списке. Если вы не видели Зеленая комната , сделайте себе одолжение и нажмите кнопку воспроизведения. Просто будьте осторожны, кто на вашей стороне. Вы пару раз поморщитесь.

1 Карнавал душ

Печально, что Карнавал душ больше не упоминается, когда речь идет о классических фильмах ужасов.