URL: https://www.opennet.dev/cgi-bin/openforum/vsluhboard.cgi
Форум: vsluhforumID3
Нить номер: 120931
[ Назад ]

Исходное сообщение
"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено opennews , 14-Июн-20 12:52

Группа исследователей из нескольких американских университетов опубликовала проект PIFu (Pixel-Aligned Implicit Function), позволяющий применить методы машинного обучения для построения 3D-модели человека по одному или нескольким двумерным изображениям. Система позволяет воссоздавать сложные варианты одежды, такие как юбки со складками и туфли на каблуках, и различные причёски, самостоятельно восстанавливая текстуру и форму в областях, невидимых в проекции, по которой производится построение 3D-модели. Для увеличения качества и детализации итоговой 3D-модели может применяться несколько изображений в разных ракурсах. Код проекта написан на языке Python с использованием фреймворка PyTorch и распространяется под лицензией MIT...
Подробнее: https://www.opennet.dev/opennews/art.shtml?num=53152

Содержание

PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 12:52 , 14-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,user90, 12:56 , 14-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Kusb, 13:14 , 14-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,OpenEcho, 14:24 , 14-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 08:10 , 15-Июн-20
      - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,OpenEcho, 13:48 , 15-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 18:08 , 15-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,OpenEcho, 15:55 , 16-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 12:26 , 17-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,OpenEcho, 17:25 , 17-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 18:33 , 17-Июн-20
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 21:13 , 17-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,OpenEcho, 16:34 , 18-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 17:39 , 14-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 18:29 , 14-Июн-20
      - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Crazy Alex, 21:42 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 04:25 , 15-Июн-20
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,dffdf, 05:48 , 15-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,anonimous, 02:46 , 15-Июн-20
      - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Crazy Alex, 09:37 , 15-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,anonimous, 13:53 , 15-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 18:50 , 14-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 02:29 , 15-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,anonimous, 02:31 , 15-Июн-20
      - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 20:23 , 15-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,anonimous, 23:01 , 15-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 23:41 , 15-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,anonimous, 02:03 , 16-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 15:52 , 16-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,anonimous, 22:30 , 16-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,freehck, 07:44 , 15-Июн-20
      - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 19:37 , 15-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 07:03 , 15-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Сишник, 11:17 , 15-Июн-20
      - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,anonimous, 13:10 , 15-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 12:57 , 14-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,user90, 13:03 , 14-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 13:05 , 14-Июн-20
      - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 13:48 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 14:32 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 14:58 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 15:34 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 15:59 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 16:27 , 14-Июн-20
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 18:11 , 14-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 13:41 , 14-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 14:33 , 14-Июн-20
      - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 14:56 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 15:00 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 15:20 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 15:33 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 15:43 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 15:48 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 15:55 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 16:22 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 17:25 , 14-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 13:42 , 15-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 19:42 , 15-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 00:01 , 16-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 00:17 , 16-Июн-20
        
        PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 15:16 , 16-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 13:20 , 14-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 13:51 , 14-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 19:17 , 15-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 13:25 , 14-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 13:50 , 14-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 19:31 , 14-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 20:33 , 14-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,lucentcode, 21:48 , 14-Июн-20
PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,commiethebeastie, 12:59 , 14-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 22:08 , 14-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,mos87, 22:23 , 14-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Gogi, 22:52 , 14-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,vantoo, 02:34 , 15-Июн-20
PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 13:07 , 14-Июн-20
PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 13:41 , 14-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Анонимъ, 16:36 , 14-Июн-20
PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,iPony129412, 13:51 , 14-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Animal, 13:56 , 14-Июн-20
PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 15:46 , 14-Июн-20
PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Повидло19, 19:21 , 14-Июн-20
PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 20:23 , 14-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 21:24 , 14-Июн-20
PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Gogi, 22:50 , 14-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,microsoft, 23:53 , 14-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 02:31 , 15-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Crazy Alex, 09:40 , 15-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 11:11 , 15-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Сишник, 11:19 , 15-Июн-20
PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 06:00 , 15-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 06:01 , 15-Июн-20
  - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 06:08 , 15-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 06:48 , 15-Июн-20
    - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 18:57 , 15-Июн-20
      - PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 19:19 , 15-Июн-20
PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 22:11 , 18-Июн-20
- PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч...,Аноним, 12:49 , 02-Июл-20

Сообщения в этом обсуждении

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 12:52

Забавно. И опять NVIDIA. А вы спрашиваете, почему её покупают. Тем, кому не только вконтакте сидеть, нужна видеокарта зелёных без вариантов.
Касательно новости… Нейронки не всесильны. Они имитируют детали, но эти детали будут бесконечно далеки от истины. Практически применение нейронок для имитации движения модели, является неплохой альтернативой мокапу (и куда более дешёвой), но это всё ещё печальная имитация.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено user90 , 14-Июн-20 12:56

> Нейронки не всесильны.
Нейронки - это тупик! И в нынешнем виде годны лишь для того, чтобы производить эффект на среднего обывателя.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Kusb , 14-Июн-20 13:14

Интересно. Но единственный интел. который мы знаем - это же нейронка и многое по моему тяжело делать без них.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено OpenEcho , 14-Июн-20 14:24

Тупик, - эт точно... особенно когда получение кредита зависит от нейронки... и не только для обычного среднего обывателя...

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 08:10

Кредиты нужны только для производства. Для обычных обывателей кредиты не нужны. Поэтому для скоринга им можно даже лотерею проводить с равномерным распределением, чтобы проценты возврата не попортить.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено OpenEcho , 15-Июн-20 13:48

> Кредиты нужны только для производства. Для обычных обывателей кредиты не нужны.
Обыватели только наличкой жилье и покупают? Или все же ипотеку на шею вешают?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 18:08

> Обыватели только наличкой жилье и покупают?
Обычно - да. Иначе, зачем оно нужно?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено OpenEcho , 16-Июн-20 15:55

>> Обыватели только наличкой жилье и покупают?
> Обычно - да. Иначе, зачем оно нужно?
Вы либо олигарх, которому не нужны кредиты, либо очень далеки от обычной реальности...

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 17-Июн-20 12:26

> Вы либо олигарх, которому не нужны кредиты
олигархами обычно становятся на заёмные (кредитные средства). Именно потому, что кредит позволяет получить в управление сильно больше, чем можешь себе позволить в данный момент.
> либо очень далеки от обычной реальности...
Реальность такова, кредиты нужны только для производства. Простому обывателю не нужны кредиты. Незачем хотеть купить то, на что не можешь заработать. Впрочем, тут бы надо напомнить про социальную дистанцию, именно из-за которой в нашей стране появились те, кто думает, что им нужны кредиты. Если социальная дистанция бедные-богатые не превышает 10-15, то всё решается личными накоплениями. Да и, если когда-нибудь у нас появится налог на наследство, это просто поставит под удар покупку недвижимости в кредит. Нет смысла всю жизнь работать на то, что всё равно не достанется потомкам. Остаётся лишь надеяться, что это появится уже при нашей жизни.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено OpenEcho , 17-Июн-20 17:25

> олигархами обычно становятся на заёмные (кредитные средства).
По моему вы удаленны от реальности значительно дальше чем я предполагал... :(
Вот когда люди строят свою теорию на словах "обычно", "usually", "highly likely", то это говорит об двух вещах, - либо они просто врут сами себе и другим или пытаются опровергнуть факты домыслами, слухами и телепатией без реального знания обстановки.
> Реальность такова, кредиты нужны только для производства. Простому обывателю не нужны кредиты.
> Незачем хотеть купить то, на что не можешь заработать.
Это политика "премудрого пискаря"...
Самый большой риск в жизни - это не брать риски.
Это то, что толкнуло человечество вперед - обоснованный, продуманный риск.
Иначе - храячить всю жизнь, чтоб под старость накопить на тачку и жильё? Затыкать жене рот, чтоб не кричала во время секса в родительско доме?
Можно конечно и так, если нет веры в самого себя. А если уверен, что можешь зарабатывать, гасить кредит и чтоб еще оставалось на развлекухи, то жить можно начинать с молодости, а не в старости, когда то же жилье уже и на фиг не надо будет, т.к. дети уже разьехались, а жена уже и орать не будет под климаксом... Ну да, кредит в итоге выльется в удвоенную стоимость, но зато жить можно будет сейчас, а не в неведомом будующем.
Я против безрассудных кредитов, когда люди влезают в долговую яму и по жизни расхлебываются, но такая публика и без кредитов безбашенная... И вот если они сами башкой думать не могут, вот за них нейронка и посчитает, могут ли они позволить себе такую привилегию или нет. А если брать кредит с головой, то под старость будет выплаченная недвижимость, в которой либо можно спокойно жить не парясь или продать и перехать "к морю", в то время как "предумудрый пискарь" будет еще копить "на старость", лиж бы не дать на нем заработать проклятым ростовщикам...

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 17-Июн-20 18:33

>> олигархами обычно становятся на заёмные (кредитные средства).
>По моему вы удаленны от реальности значительно дальше чем я предполагал... :(
>Вот когда люди строят свою теорию на словах "обычно", "usually", "highly likely", то это говорит об двух вещах, - либо они просто врут сами себе и другим или пытаются опровергнуть факты домыслами, слухами и телепатией без реального знания обстановки.
Назовите фамилию олигарха, который стал им на НЕ заёмные средства. Вот, в общем-то, и весь разговор.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 17-Июн-20 21:13

> Иначе - храячить всю жизнь, чтоб под старость накопить на тачку и жильё? Затыкать жене рот, чтоб не кричала во время секса в родительско доме? Можно конечно и так, если нет веры в самого себя. А если уверен, что можешь зарабатывать, гасить кредит и чтоб еще оставалось на развлекухи, то жить можно начинать с молодости, а не в старости, когда то же жилье уже и на фиг не надо будет, т.к. дети уже разьехались, а жена уже и орать не будет под климаксом...
Вроде бы такие аргументы приводите, что должны ещё помнить "кровавый режим гэбни"...
Простой вопрос - как мы в СССР жили? И как только кровавый режим тут же выдавал служебное жильё новым сотрудникам и весьма оперативно, особенно если не в Москве, выдавал жильё по тому, что сейчас называют социальным наймом? При этом никаких кредитов не было? Да, машину купить было нельзя. Да, не было видеомагнитофонов в открытой продаже. При этом, видимо, без кредитов, сильно нуждались в пище и ходили голыми потому, что не могли заработать на одежду.... Короче, прекращайте нести капиталистический или либералистический бред. Кредиты простому населению не нужны.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено OpenEcho , 18-Июн-20 16:34

> И как только кровавый режим тут же выдавал служебное жильё новым сотрудникам и весьма оперативно, особенно если не в Москве
ВРАНЬЁ !!!
Я обьездил и пожил в разных уголках многонационального союза(?) и то, что вы говорите - вранье !
Простые люди годами ютились в комуналках, успевали родить и вырасти детей и продолжать стоять в очереди на жилье, в то время как можно было "подсуетиться" и проскользнуть в начало очереди имея бабло...
> При этом никаких кредитов не было?
Вот именно - что не было ! И причина отсутствия очень проста, - заставить людей ложить долговременно деньги в "сберкассу" для "накопления" на дом, машину и т.д. используя денежные активы граждан для "подьема" экономики. Я могу понять эту логику в послевоенное время, но не во времена "развитого социализма", когда отсутсвие кредитов для населения и возможности вести частный бизнесс тормозило инициативу людей и как ресультат отставание от мира - практически во всем !
>Да, машину купить было нельзя. Да, не было видеомагнитофонов в открытой продаже.
Этот список "чего не было" можно еще долго продолжать, включая товары первой необходимости.
Даже не во всех столицах республик можно было выбрать максимум один тип колбасы, я уже не говорю про однотипные, одноцветные костюмы в гумах и цумах, но при этом "из под полы" можно было поиметь приличные вещи, как правило из стана "врагов".
Повсеместная коррупция и не равноправие, когда профессора получали меньше чем продавец мяса, который разьезжал на волге или партийные работнички, со спец машинами и спец магазинами.
>При этом, видимо, без кредитов, сильно нуждались в пище и ходили голыми потому, что не могли заработать на одежду...
Когда политика запрещает наличие богатых, - то не мудренно что все бедные.

>Короче, прекращайте нести капиталистический или либералистический бред
Вы рот затыкайте таким же послушным кроликам в своем цеху, а я за себя сам решу, что мне думать, говорить и как жить

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 17:39

Ага, ага. Посмотри на TopazLabs Denoise AI - оно на порядки рвет любые аналоги (да денойз в том же Lightroom, к примеру). Про опенсорсие я и не говорю - там без шансов.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 18:29

Гм... Посмотрел Topaz. Не впечатлило. Всё равно размывает детали. Какой там "рвёт аналоги". А из опенсорсия есть https://github.com/velloreabhishek/NeuralEnhance, может примерно то же самое. Сам им уже не первый год пользуюсь.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Crazy Alex , 14-Июн-20 21:42

О, спасибо за ссылку, отличная штуковина.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 04:25

https://github.com/alexjc/neural-enhance - вот оригинальный реп, а не форк^W скрытая копипаста пустого профиля с нулём issues и stars

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено dffdf , 15-Июн-20 05:48

ага ссылка просто бомба ... особенно вот это 404 not found ... просто мега. спсб чувак

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено anonimous , 15-Июн-20 02:46

Адаптивных не нейронных шумодавов море, оптимизированных под разные задачи, пара примеров
простенький билатеральный
https://en.wikipedia.org/wiki/Bilateral_filter
анизотропная диффузия
https://gmic.eu/tutorial/_smooth.shtml
https://gmic.eu/gallery/filtering.shtml
Сравнивать качество шумодавов на самом деле не просто.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Crazy Alex , 15-Июн-20 09:37

Разница в том, что нейронный дорисует детали, которые вытянуть нельзя. А в "не документальной" фотографии не абсолютная достоверность нужна, а "похожесть на правду" и чтобы красиво было.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено anonimous , 15-Июн-20 13:53

> Разница в том, что нейронный дорисует детали, которые вытянуть нельзя. А в
> "не документальной" фотографии не абсолютная достоверность нужна, а "похожесть на правду"
> и чтобы красиво было.
Все так. Только какое это имеет отношение к обсуждаемому выше шумоподавлению? Тогда пусть и называют не denoise а beautifier, но это несколько другое.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 18:50

> Нейронки - это тупик!
Применение "машинного обучения" в текущем виде - это тупик. А нейронки как раз таки очень эффективны для обработки изображений (это доказано). Только надо как-то более детерминировано структуру сети выбирать и обучать не методом тыка (как сейчас любят делать).
Если тупо скармливая обучающие выборки для какой-то нейронки с рандомной структурой - она подстроится, но остается некий неизвестный процент "фейловых" результатов/артефактов, которые вообще непонятно как устранять и как искать.
Вообще, нужно что-то типа хорошего матанализа для нейронных сетей. Любой школьник знает, что получить параболу с двумя экстремумами на действительных числах никак не выйдет... А в случае нейронки - разработчик/data scientist вообще не в курсе что от неё можно ожидать и что она будет "додумывать", отклоняясь от реальности.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 02:29

вот поэтому нейросетка выдала жидкого терминатора https://www.youtube.com/watch?v=S1FpjwKqtPs&t=529

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено anonimous , 15-Июн-20 02:31

>> Нейронки - это тупик!
> Применение "машинного обучения" в текущем виде - это тупик. А нейронки как
> раз таки очень эффективны для обработки изображений (это доказано).
По изображениям есть такое мнение
https://arxiv.org/abs/1805.04025
At present Deep Nets do very well on specific types of visual tasks and on specific benchmarked datasets. But Deep Nets are much less general purpose, flexible, and adaptive than the human visual system. Moreover, methods like Deep Nets may run into fundamental difficulties when faced with the enormous complexity of natural images which can lead to a combinatorial explosion.
что сделать что-то похожее на человеческое зрение на глубоких сетях не получится (и привет Маску).
на практике другие подходы частото работают лучше
https://arxiv.org/pdf/1805.05837
Comparing LBP, HOG and Deep Features for Classification of Histopathology Images
SVM achieves the highest accuracy of 90.52% using local binary patterns as features which surpasses the accuracy obtained by deep features, namely 81.14%.
но это не модно-молодежно и бабки на это не получишь
https://thegradient.pub/the-limitations-of-visual-deep-learn.../
Now it is difficult to publish anything that is not neural network related. This is not a good development. We suspect that the field would progress faster if researchers pursued a diversity of approaches and techniques instead of chasing the current vogue. It is doubly worrying that student courses in AI often completely ignore the older techniques in favor of the current trends..

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 20:23

> Comparing LBP, HOG and Deep Features for Classification of Histopathology Images
ИМХО, тут принципиальных отличий нет. Может быть при матрицах 3x3 и при высокоонтрастных изображениях какие-то методы действительно быстрее обучаются и с их помощью проще делать классификацию. Но в общем случае - не уверен, что нейронки прям так и проиграют в хлам.
> что сделать что-то похожее на человеческое зрение на глубоких сетях не получится (и привет Маску).
Тут тоже надо уточнить, что человек ничем кроме "нейронных сетей" оперировать и не может! И у человека все работает... Вопрос в том, что наверняка человек не может обойтись ОДНОЙ ЛИШЬ ТОЛЬКО сверточной нейронной сетью, которая решает все возможные проблемы и сама адаптируется к постоянно изменяющимся условиям реального мира.
Зрение штука сложная, там очень много нюансов... Сигнал в самом начале - что-то вроде YUV/RGB, но уже на сетчатке глаза есть сильная фильтрация (сразу слой нейронов). А в мозг сигнал уходит пожатый (причем похоже "пожат" он как в MPEG-кодеках: макроблоки+перемещение макроблоков). Плюс всякие выравнивания яркости/цветового баланса выполняются автоматом. Что там дальше в глубинах мозга творится (где собственно классификация и происходит) - вообще мрак.
Одной сетью фиксированной структуры тут точно не обойдешься. Но несколько грамотно скомпонованных нейронных сетей правильной структуры наверняка смогут полностью повторить человеческое зрение.
Маск и его спецы точно не смогут дать ответ на вопрос что за структура нейронной сети должна быть ;) в этом да, можно быть уверенным.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено anonimous , 15-Июн-20 23:01

> Зрение штука сложная, там очень много нюансов... Сигнал в самом начале -
> Одной сетью фиксированной структуры тут точно не обойдешься. Но несколько грамотно скомпонованных
> нейронных сетей правильной структуры наверняка смогут полностью повторить человеческое зрение.
> Маск и его спецы точно не смогут дать ответ на вопрос что за структура нейронной сети должна быть ;) в этом да, можно быть уверенным.
Зрение человека может обучаться по 1 примеру. Это в принципе невозможно для любых существующих сеток и никаких идей как этого добиться нет.
Зрение человека распознает один раз показаный предмет с ракурсов с которых его не показывали вообще. Это в принципе невозможно для любых существующих сеток и никаких идей как этого добиться нет.
Но Маск это наше все, да.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 23:41

> Это в принципе невозможно для любых существующих сеток и никаких идей как этого добиться нет.
Понятно, что нормальное решение задачи не получить, применяя подход методом "пальцем в небо": возьмем сеть в 5 слоёв по 10 нейронов и обучающую выборку в 100 семплов (все цифры на основании опыта разработчика, читай "с потолка").
Допустим суровый дядька железячник попытается таким "методом тыка" спроектировать какой-то логический автомат на ПЛИС (хотя бы и без памяти) - его просто высмеют. Там можно четко определить и объемы данных и количество комбинаций и количество нужных вентилей.
А в нейронных сетях метод "пальцем в небо" прокатывает на счёт раз! Хотя, принципиальных отличий от ПЛИС не так и много.

> Зрение человека распознает один раз показаный предмет с ракурсов с которых его не показывали вообще.
Наверное чтобы этого добиться - придется понять что такое интеллект и как он работает :) Если на нейронных сетях удастся построить искусственный интеллект (что вряд ли) - человек даже не сможет понять как этот AI работает... просто какой-то набор весовых коэффициентов... и это печально :(

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено anonimous , 16-Июн-20 02:03

>> Это в принципе невозможно для любых существующих сеток и никаких идей как этого добиться нет.
> Понятно, что нормальное решение задачи не получить, применяя подход методом "пальцем в небо": возьмем сеть в 5 слоёв по 10 нейронов и обучающую выборку в 100 семплов (все цифры на основании опыта разработчика, читай "с потолка").
Так человеку не надо выборок вообще. Человеку 1 раз показывают 1 стул и все. Он потом все стулья распознает как стулья, да еще и слюбого ракурса, при любой освещенности и т.п.

> Допустим суровый дядька железячник попытается таким "методом тыка" спроектировать какой-то логический автомат на ПЛИС (хотя бы и без памяти) - его
Да ладно, все уже пробовали.
SAND2012-1462C
Designing digital circuits for FPGAs using parallel genetic algorithms
A genetic algorithm (GA) mimics evolutionary principles by maintaining multiple candidate solutions in the form of a population. Each candidate solution, referred to as an individual, describes a potential FPGA configuration and is initially generated purely randomly.
>> Зрение человека распознает один раз показаный предмет с ракурсов с которых его не показывали вообще.
> Наверное чтобы этого добиться - придется понять что такое интеллект и как
> он работает :) Если на нейронных сетях удастся построить искусственный интеллект
> (что вряд ли)
Ну у человека все равно сетки, ничего другого пока не найдено. Просто дистанция до них от того, что есть сейчас искусственного почти бесконечна. Напоминает кстати Винера с его кибернетикой. Чудак познал азы теории автоматического управления и обратной связи и решил что сейчас все в мире объяснит.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 16-Июн-20 15:52

По поводу ПЛИС vs нейронная сеть.
Для автомата без памяти все четко и однозначно. Если у тебя 2 входа, то всего будет 4 возможные входные комбинации. Более 16 выходов делать смысла нет, т.к. максимум будет 16 возможных функций двух аргументов. Есть оценки сразу.
Карту Карно такого автомата можешь рассматривать и как набор обучающих данных и как план тестирования (в зависимости от того в какую сторону задачу решаешь).
То что там иногда какие-то численные методы применяют для оптимизации схемы (чтобы не делать полный брутфорс), или как-то осознанно сокращают объем тестирования (чтобы сэкономить время) - это уже обоснованные решения в процессе разработки/производства/эксплуатации.
Автоматы с памятью сильно сложнее и там таких однозначных решений уже нет... Но и там тоже решения обоснованные.

Для нейронной сети я подобных оценок не видел. Ну чтобы сказали - сеть больше трёх уровней вложенности не нужна. Нужно не менее 15 нейронов на слой. Обучающая выборка должна содержать 1000 изображений с разрешением не менее такого-то, контрольная выборка - не менее 10000 изображений. Нужно классифицировать изображения с 3-мя точками бифуркации, значит в составе сети должна быть структура вида...
Все пользуются эвристикой, вон у гугла база 2 миллиона изображений и все получилось, ну нам надо примерно столько же.
А потом начинается - ой негров не определяет, давайте негра добавим! Ой котика классифицировали как пёсика, давайте его перенесём в обучающую выборку! Ой, это оказывается не белый шум, а невидимый страус! ну пусть живет... ой повторно обучили сеть и ничего специально не делали, а невидимы страус стал классифицироваться как белый шум.
Это не имеет отношения к классификации по 1 выборке. Но тут уже овердохрена неоднозначностей. По-хорошему, с ними надо разобраться, чтобы получился хороший инструмент, которым пользуются осознанно и обоснованно.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено anonimous , 16-Июн-20 22:30

> Для нейронной сети я подобных оценок не видел. Ну чтобы сказали -
> сеть больше трёх уровней вложенности не нужна. Нужно не менее 15
> А потом начинается - ой негров не определяет, давайте негра добавим! Ой
> котика классифицировали как пёсика, давайте его перенесём в обучающую выборку! Ой,
> это оказывается не белый шум, а невидимый страус! ну пусть живет...
> ой повторно обучили сеть и ничего специально не делали, а невидимы
> страус стал классифицироваться как белый шум.
Это совершенно обычная ситуация для всех так называемых методов машинного обучения (правда преподобный Байес из 18 века все время интересуется что это за такие ученые машины)
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0&...
нейронные сети тут из ряда других классификаторов ничем не выделяются, просто многие только про них и слышали
>Это не имеет отношения к классификации по 1 выборке. Но тут уже овердохрена неоднозначностей. По-хорош>ему, с ними надо разобраться, чтобы получился хороший инструмент, которым пользуются осознанно и обоснованно.
Про них кое-что известно, просто это не совсем то, что хотели бы услышать широкие массы так называемых практиков ну и свидетелей секты святого Маска
https://ru.wikipedia.org/wiki/Теорема_Цыбенко
https://cyberleninka.ru/article/n/metody-i-algoritmy-sozdani...

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено freehck , 15-Июн-20 07:44

> Если тупо скармливая обучающие выборки для какой-то нейронки с рандомной структурой - она подстроится, но остается некий неизвестный процент "фейловых" результатов/артефактов, которые вообще непонятно как устранять и как искать.
Ну во-первых не неизвестный -- у них там хренова гора метрик, по которым этот самый процент предсказывается.
А во-вторых, как устранять вообще-то понятно. Например, можно сделать несколько нейронок и давать ответ по кворуму их мнений. Это конечно зависит от специфики задачи, но в принципе обходные пути есть.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 19:37

> А во-вторых, как устранять вообще-то понятно. Например, можно сделать несколько нейронок и давать ответ по кворуму их мнений.
Я немного про другие варианты. Например, была попытка научить нейронные сети играть в тетрис и с наскоку никак не получилось. Как сейчас с тетрисом у нейронок - не в курсе.
Можно попробовать в другую сторону решить задачу - сначала написать простой и тупой алгоритм игры в тетрис (чем проще, тем лучше), а потом "переложить" этот алгоритм на нейронную сеть (которую скорее всего и не придётся обучать, т.е. сразу построить детерминированную нейронную сеть; что-то из серии спроектировать ASIC, только на нейронах, а не на транзисторах). Из плюсов - сразу будет видна нужная структура сети. Ну может и ещё какие-то особенности полученной сети сразу станет видно (сколько слоев, какие нейроны, какие связи и т.д.).
Впоследствии просто в нейронной сети предусматривать нужные структуры, может быть пытаться учить сеть в целом использовать ресурсы детерминированного блока. А может быть станет понятно как правильно обучать нейронку рандомной структуры, чтобы получить нужный детерминированный блок с заданными функциями.
ИМХО, вот за такими подходами будущее нейронок... Но это что-то на уровне фундаметальных исследований, которые не сразу дадут отдачу.

P.S. У животных такое сплошь и рядом. Ориентировочный рефлекс: 3 слуховых нейрона (запаздывание+компаратор) примерно со времен рыб/земноводных. Если звука не было, а потом звук появился - происходит активация выхода "новый звуковой сигнал" и этот выход запускает программу поворота головы на резкий звук.
Мотонейроны управления конечностями для контура ходьба/рысь/галоп (4 нейрона, управляемые ШИМом/ЧИМом) примерно со времён пресмыкающихся. Получается такой хитрый мультивибратор, который сам собой меняет схему перестановки конечностей в зависимости от частоты входного сигнала (3 схемы перестановки конечностей в зависимости от требуемой скорости перемещения).
Эти контуры врождённо заданы и не меняются уже миллионы лет. Нужно подобные вещи в нейронные сети адаптировать, а не просто говорить мол будет "сверточная нейронная сеть" и оно там дальше как-то само решится... или не решится...

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 07:03

> Нейронки - это тупик!
Вот ты себя этим коментом обделал. Нейронка, млин.
> производить эффект на среднего обывателя.
Загугли что такое tesla fsd_chip и NPU на нем. А что, постепенно автомобили, поезда и самолеты которые например "бояться убиться" начнут производить впечатление. Да и водитель/машинист/пилот им ни к чему.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Сишник , 15-Июн-20 11:17

Сейчас тесла с "автопилотом" на нейронке даже лежащий поперёк дороги грузовик не замечает (и въезжала не раз), о чём тут вообще говорить🤣

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено anonimous , 15-Июн-20 13:10

> Сейчас тесла с "автопилотом" на нейронке даже лежащий поперёк дороги грузовик не
> замечает (и въезжала не раз), о чём тут вообще говорить🤣
Если б там дело только в нейронках было. Убер велосипедистку вообще всем видел, но остальные части программы были написаны так криво, что все равно решили не тормозить.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 14-Июн-20 12:57

Как мне вы доставляете:
https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/pytorch

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено user90 , 14-Июн-20 13:03

Почему не Common Lisp? ;)

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 14-Июн-20 13:05

>Код проекта написан на языке Python с использованием фреймворка PyTorch
Это прослойка для caffe2, который есть для ROCm, tensorflow тоже есть для ROCm.
Любую CUDA программу можно перекомпилировать под libhsa, при условии, что эта программа работает под линуксом. Т.к. ROC полностью перекрывает по возможностям убогий кудах. Единственное - это нет ROC под маздайкой.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 13:48

>>Код проекта написан на языке Python с использованием фреймворка PyTorch
> Это прослойка для caffe2, который есть для ROCm, tensorflow тоже есть для
> ROCm.
> Любую CUDA программу можно перекомпилировать под libhsa, при условии, что эта программа
> работает под линуксом. Т.к. ROC полностью перекрывает по возможностям убогий кудах.
> Единственное - это нет ROC под маздайкой.
Это прослойка для нескольких фреймворков. Про поддержку там opencl это слишком влажные фантазии, извините. Сейчас куда является основным стандартом гетерогенных вычислений, как ни крути, в этом свете говорить о какой-то убогости глупо. Это не у opencl ли не было поддержки атомарных операций в течении 10 лет? И на была у cuda,

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 14-Июн-20 14:32

Какой нафиг opencl? HSA это не opencl ни разу. На ROCm hip (перекомпилированная cuda) и opencl работают поверх HSA. А основной компилятор - HCC. Ты пишешь то, чего не знаешь.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 14:58

> Какой нафиг opencl? HSA это не opencl ни разу. На ROCm hip
> (перекомпилированная cuda) и opencl работают поверх HSA. А основной компилятор -
> HCC. Ты пишешь то, чего не знаешь.
Ну и хорошо, пусть перекомпилируют. Кому нужно пользоваться суррогатом?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 14-Июн-20 15:34

Пользуйся кудой, переплачивай за теслы. Проблемы какие.
Куда без системных указателей просто обкакивается на гибридных задачах, где нужны видеокарты и процессоры одновременно. Из-за этого абсолютное большинство машин топ500 чисто процессорные.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 15:59

А то за амдшные карты переплачивать не надо? Какие ещё сказки будут?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 14-Июн-20 16:27

> А то за амдшные карты переплачивать не надо? Какие ещё сказки будут?
Radeon Instinct дешевле чем теслы.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 18:11

Амд хотя бы не делает свой 13й стандарт

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 13:41

> Как мне вы доставляете:
> https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/pytorch
Чёт не знаю, посчитал количество упоминаний opencl по ссылке и по-моему это доставляете вы.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 14-Июн-20 14:33

Посчитал, их 0. Туда добавлена поддержка HSA, а не opencl. У которой есть не только атомарные операции, но и системные указатели, которые пользователям зеленой могут только сниться.
А во-вторых у opencl 2 тоже есть атомарные операции.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 14:56

> Посчитал, их 0. Туда добавлена поддержка HSA, а не opencl. У которой
> есть не только атомарные операции, но и системные указатели, которые пользователям
> зеленой могут только сниться.
> А во-вторых у opencl 2 тоже есть атомарные операции.
Что-то не густо, совсем не густо. Вот это самое релевантная ссылка в выдаче по запросу amd hsa https://www.reddit.com/r/Amd/comments/c0uq9d/what_happened_t.../

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 14-Июн-20 15:00

Я тебе дал ссылку на ROCm Software Platform, где можно почитать из чего она состоит, ты же дал ссылку на высер на реддите, где потужились тебе подобные индивиды.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 15:20

> Я тебе дал ссылку на ROCm Software Platform, где можно почитать из
> чего она состоит, ты же дал ссылку на высер на реддите,
> где потужились тебе подобные индивиды.
Подобные мне? Тогда почему нормальной информации в интернете нет? Т.е. вообще нет, выглядит так будто "мёртвое умереть не может".

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 14-Июн-20 15:33

Потому что искать надо ROCm, а HSA это низкоуровневая библиотека.
Вот свежая машинка на ROCm:
https://www.top500.org/system/179801

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 15:43

> Потому что искать надо ROCm, а HSA это низкоуровневая библиотека.
> Вот свежая машинка на ROCm:
> https://www.top500.org/system/179801
Пока это выглядит как реклама-брошурки-реклама-реклама-линуксонли-реклама-реклама-дайтенампотеснитьхуангамытожеестьхотим-реклама-реклама-неживыепортыимёртвыедискуссии-реклама-виндоусникогда-реклама-реклама-реклама. Лишний слой абстракции. А кто на практике использует без cuda? И почему тогда cuda хуже, если используя куда можно получить поддержку сразу везде?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 14-Июн-20 15:48

> Лишний слой абстракции. А кто на практике использует без cuda? И
> почему тогда cuda хуже, если используя куда можно получить поддержку сразу
> везде?
Мальчик почитай что из-за себя куда представляет, там точно такая же LLVM машина, только очень старая. CUDA везде, потому что раньше появилась, но сейчас это устаревшая хрень, которая пытается усидеть на двух стулах.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 15:55

Девочка ты моя, почему же такие, как ты, при отсутствии аргументов начинают хамить? От ощущения собственной неправоты? Что там старого, если пару лет назад ещё gcc во все поля был? Я пока не вижу конкурентов cuda. Развитие которой не останавливалось, но которой при этом приходится тащить груз совместимости. Логично, что серьёзный проект такого уровня развивать не в пример сложнее. Если opencl и мог конкурировать на заре, то он почему-то очень удачно отстал по фичам на десятилетие. Прямо как с opengl вышло.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 14-Июн-20 16:22

Я и не хамлю, я вижу что ты передергиваешь не разбираясь.
Я тебе показал что ты с pytorch обкакался и в ответ перешел к демагогии не понимая о чем пишешь.
И еще раз, причем тут opencl? А CUDA просто протухла, она не может в гетерогенные вычисления. Сидеть у зеленых одновременно на стуле венды с убогой подсистемой памяти и линукса с системными указателями в IOMMU устройствах не получится до бесконечности.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 17:25

> Я и не хамлю, я вижу что ты передергиваешь не разбираясь.
> Я тебе показал что ты с pytorch обкакался и в ответ перешел
> к демагогии не понимая о чем пишешь.
> И еще раз, причем тут opencl? А CUDA просто протухла, она не
> может в гетерогенные вычисления. Сидеть у зеленых одновременно на стуле венды
> с убогой подсистемой памяти и линукса с системными указателями в IOMMU
> устройствах не получится до бесконечности.
Только это хамство, вполне откровенное. Да и потом, откуда ты знаешь, в чём я разбираюсь, а в чём нет? Просто я пытаюсь быть объективным, а ты выставляешь всё однобоко и бесконечно далеко от действительности. Если технология востребована, она должна будет появиться рано или поздно и у хуанга. Или может быть она нафиг не упала, поскольку вычисления на гпу сами по себе область довольно ограниченная? И именно поэтому все эти openacc не спешат взлетать?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 15-Июн-20 13:42

>Да и потом, откуда ты знаешь, в чём я разбираюсь, а в чём нет?
Ты с самого начала это показал, написав что это под нвидию проект. Потом упорно искал opencl, не понимая что такое HCC и HSA, потом назвал HIP прослойкой, хотя CUDA и HSA оба используют LLVM машину.
Но если ты другой анонимус, то извини, я не виноват в этом.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 19:42

> Ты с самого начала это показал, написав что это под нвидию проект.
Показал профессионализм и наличие опыта, потому что изначально так и было и все движки были только с кудой. Opencl так и не взлетел.
> Потом упорно искал opencl, не понимая что такое HCC и HSA,
Потому что есть только примерно 2 "альтернативные" технологии параллельного складывания матриц, и толпа завистников, пытающихся прибрать славу и подмять чужие достижения под себя.
> потом назвал HIP прослойкой, хотя CUDA и HSA оба используют LLVM
> машину.
Чем она и является.
> Но если ты другой анонимус, то извини, я не виноват в этом.
Передёргивать бесполезно.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 16-Июн-20 00:01

>Чем она и является.
Ну какой с тобой спор, ты же не разбираешься и что-то пишешь про передергивания.
Opencl линкуется с hsa и использует стандартные cl программы.
HIP компилирует ПО с CUDA и линкует получившиеся бинарники с hsa
HCC компилирует обычные C++ программы с поддержкой архитектуры amdgpu (а кудах так может? нет не может) и линкует их с libhsa.
libhsa использует llvm машину, которая в свою очередь уже даёт нативный код для драйвера.
Ровно также CUDA с помощью NVCC компилирует ПО для LLVM машины, которая отдаёт нативный код для драйвер.
Обе реализации используют в итоге LLVM машину и драйвер. Только вот HCC в ROCm умеет в нативный C++ с указателями, а CUDA нет. Так что ты ноль, анонимус, абсолютный. Не надо натягивать свою маздайку тут. Ну не шмогла она в указатели в IOMMU. Максимум что выжали зеленые с двух стульев - это cudaMemcpyAsync, CudaMemPrefetchAsync.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 16-Июн-20 00:17

Ты только повторил мои слова. Ещё и к ad hominem перешёл. С тобой всё в порядке? Приложи лёд, обратись к врачам, может быть фанбойство уже научились излечивать.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 16-Июн-20 15:16

> Ты только повторил мои слова. Ещё и к ad hominem перешёл. С
> тобой всё в порядке? Приложи лёд, обратись к врачам, может быть
> фанбойство уже научились излечивать.
Не пытайся ГСМить, это бесполезно.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 13:20

А где вы в тексте новости увидели слово "NVIDIA"?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 13:51

> А где вы в тексте новости увидели слово "NVIDIA"?
https://www.youtube.com/watch?v=ihZyUBaG_8Y

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 19:17

Фанбои хуянга, сэр!
Все, что было хорошего у зеленых, пришло туда из вуду. Но оно уже кончилось.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 13:25

>Тем, кому не только вконтакте сидеть, нужна видеокарта зелёных без вариантов.
Вы в Ntech работаете? Или вы какой-нибудь Артур Хачуян? Зачем вам нейросети?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 13:50

>>Тем, кому не только вконтакте сидеть, нужна видеокарта зелёных без вариантов.
> Вы в Ntech работаете? Или вы какой-нибудь Артур Хачуян? Зачем вам нейросети?
Да так, картинки перерисовывать, видосики. В интересные игрушки играть опять же.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 19:31

>Они имитируют детали, но эти детали будут бесконечно далеки от истины.
Для порно сойдёт. Эту фигню обязательно скрестят с DeepNude и Sims, и настанет новая эпоха видеоигр.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 20:33

Сделайте мне с пацаном. Фотки дам.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено lucentcode , 14-Июн-20 21:48

Хе-хе, вот и главный шалунишка на сайте нарисовался :)

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено commiethebeastie , 14-Июн-20 12:59

А кащея в бункере эта система может имитировать?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 22:08

Нет, только людей

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено mos87 , 14-Июн-20 22:23

не раньше, чем МЦСТ свою плату для обучения сделает
Михаил не даст соврать

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Gogi , 14-Июн-20 22:52

Это ты про обнулённого карлика?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено vantoo , 15-Июн-20 02:34

Да, про плешивого Окурка.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 13:07

Уже много лет назад таке видел, для любой серии фото и формы объектов.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 13:41

R34 оно могет генерировать?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Анонимъ , 14-Июн-20 16:36

Разве бывает настолько жёсткое порно?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено iPony129412 , 14-Июн-20 13:51

А люди только? 😕

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Animal , 14-Июн-20 13:56

Люди после.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 15:46

Будущее онлайн игр с вашими 3д моделями

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Повидло19 , 14-Июн-20 19:21

> В качестве источника для реконструкции объёмного макета используется нейронная сеть, позволяющая выбирать наиболее вероятную форму и додумывать скрытые элементы, отталкиваясь от модели, обученной на различных вариантах существующих объектов
Нет. В качестве источника используется большая база данных, а нейросеть делает поиск и группировку по этой базе.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 20:23

Что значит 3D? 3D и в видео есть. Это не то 3D, у которого есть объем и которое надо в очках смотреть. Хотя, и для него конвертеры есть из 2D.
Вот есть у меня фотка, предположим это даже скрин из видео (а какая разница?). Это 2D. Видео 2D? Тогда, чем принципиально отличается игра от 2D видеозаписи? Я так и не понял фишки 3D из фотографий.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 14-Июн-20 21:24

Да какое там 3D... Там жидкий терминатор получился: youtu.be/S1FpjwKqtPs?t=529

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Gogi , 14-Июн-20 22:50

Что за детсад с нейронками?? Очевидно же, что человек имеет какие-то средние показатели. Берём идеальную модель, а ключевые пропорции - из фотки и "вытягиваем" модель в нужную сторону. Получаем более чем адекватную 3Д модель безо всяких нейронных "догадок".

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено microsoft , 14-Июн-20 23:53

Ты пацанам та это скажи, а то они гляди не в курсе то

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 02:31

смотри, какой бред твои пацаны получили: https://youtu.be/S1FpjwKqtPs?t=529

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Crazy Alex , 15-Июн-20 09:40

А складки одежды как вытягивать будем?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 11:11

посмотри чуть выше - там явно далеко ещё до складочек.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Сишник , 15-Июн-20 11:19

Физической симуляцией ткани на заранее подготовленной 3д модели, подстроенной под соответствие фотке. Остаётся только конфиг модели тела и одежды считать.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 06:00

а сиськи трехмерные будут ?

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 06:01

а то друг интересуется .. ))

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 06:08

т.е. двухмерные сиськи можно будет в трехмерные превратить!!
граждане, ведь это прорыв! ))

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 06:48

Хихихи

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 18:57

3D не нужны. Мне анимешники говорили.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 15-Июн-20 19:19

Настоящая цель проекта — делать 3Д-модели для продажи фигурок анимешных няшек.

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 18-Июн-20 22:11

Я прощу прощения за такие вопросы на opennet , а есть ли подобный проект для фото людей без одежды? Не как deepnude а именно чтоб в 3d

"PIFu - система машинного обучения для построения 3D-модели ч..."
Отправлено Аноним , 02-Июл-20 12:49

Зришь в корень... :)