cv-research

Задача:

Пока главное оценить самые тяжелые операции

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/855336/

• Выделить - семантическая сегментация (возможно нужны больше датасеты? попиксельная классификация)
• Понять что это - классицифкация
• совместить с эталоном? измерить как?

Трудности оценки:

• Искажения перспективы - сцена в 3д, и возможно нужна калибровка
• совмещение образца с выделенным объектом
• могут ли в зоне видимости быть еще объекты?
• [!] или просто классификация - плохая фераз-хорошая фреза, и сравнивать не нужно, и не то чтобы измерения были
• калибровка, а если объеманя история, или не на столе

Instance Segmentation - и класс и занимаемое поле - выглядит очень не точно

Архитектуры

Если сегментация:

• FCN
• U-Nets
• DeepLab

Но если только детектирование и классификация:

• YoLo
• Mask R-CNN

https://github.com/ultralytics/ultralytics https://docs.ultralytics.com/ru/tasks/classify/

https://habr.com/ru/articles/721414/

FCN.ResNet101

https://www.kaggle.com/code/growinfame/semantic-segmentation-tutorial-pytorch-lightning

Обзор https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/140348/1/m_th_v.a.melnikov_2024.pdf

PyTorch tutorial

https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/pytorch_with_examples.html

virtualenv --python=/usr/bin/python3.10 venv

virtualenv --python=/usr/bin/python3 venv

pip install lightning # install lot of stuff pip install segmentation-models-pytorch pip install albumentations pip install matplotlib pip install tensorflow pip install ultralytics pip install onnx onnxslim onnxruntime-gpu

HW: Kaggle выделят бесплатные gpu ресурсы?

TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0 python sem_segm_kaggle_tut.py

Nvidia driver

lspci | grep VGA

https://stackoverflow.com/questions/54264338/why-does-pytorch-not-find-my-nvdia-drivers-for-cuda-support

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

nvidia-detector

sudo apt install nvidia-utils-580 sudo apt install nvidia-driver-580

VSCode

ssh ...@.. to Add and than password