rafal132

Z tego wynika, że w kursie jest używany enkoder z 20 klikami typu "zmiana licznika o 2 na każdy klik", tak?

To jest dość istotna informacja, generalnie mój działa zgodnie ze schematem w nocie aplikacyjnej, nie mogę sobie wyobrazić w jaki sposób miałby działać inaczej. Spodziewałem się raczej, że to wina Cuba. Niemniej jednak bardzo interesująca zagadka, czekam na odpowiedź.

Otóż nie ale mam (wydaje mi się) taki sam, przynajmniej z wyglądu. Czy to nie oznacza, że również użytkownicy zestawów mogą natrafić na różne enkodery?

Panowie, czy podczas przekręcania enkodera o jeden klik program dodaje(lub odejmuje) do countera 1 czy 2? U mnie dodaje dwa co w sumie nie dziwne, można o tym przeczytać w nocie aplikacyjnej (rozdział 4.3.4, str. 33), jednak odniosłem wrażenie, że w podanym przykładzie inkrementuje o 1. Jak to jest i dlaczego?

Jest to jak najbardziej model klasyfikujący, wiem co mówię nie wypada odchylenie tylko "odchylenie" (etykieta).

Bardzo dziękuję wszystkim którzy oddali na mnie głos, bardzo mi miło, że komuś spodobał się mój artykuł. Gratuluję laureatom oraz wszystkim uczestnikom. @Leander pisz śmiało, chętnie się czegoś dowiem, bo powolutku przygotowuję auto autonomiczne w skali 1:1, chciałbym zaimplementować mapy

@matsobdev Temat jest mi znany. Niestety, Comma działa tylko na ograniczonej liczbie modeli samochodów, w dodatku muszą one posiadać aktywny tempomat i asystenta pasa ruchu, najstarszy kompatybilny pojazd wg ich strony to Honda CR-V z 2015 roku. Wczoraj zacząłem pracę nad stworzeniem takiego systemu do mojej Audiczki

@FlyingDutch Jeśli chodzi o detekcję w czasie rzeczywistymi to chyba nic na ten moment nie przebija YoloV3 (u mnie "nowsza i szybsza" wersja V4 działała wolniej, zarówno na Linuxie jak i na Windowsie). Tutaj trenowałem na żywca, bez transferu. Efekty były zadowalające. Jeśli chodzi o przedmioty codziennego użytku to COCO dawała radę, także Open Images jest fajną bazą i pozwala generować etykiety w wielu formatach, ale jednak własny dataset to co innego. Przykładowo próbowałem użyć zarówno COCO jak i Open Images do wykrywania resoraków na torze, trenowałem oczywiście na zdjęciach "prawdziw

SZTUCZNA INTELIGENCJA W SŁUŻBIE MOTORYZACJI Cz.1. (Trochę przydługi) Wstęp. Sztuczna inteligencja to ostatnio temat na topie. Wydaje się, że na dobre zostawiliśmy za sobą tzw. „wieki ciemne” , kiedy to, zaraz po wynalezieniu i udowodnieniu działania sieci neuronowych w końcówce lat ‘50 ubiegłego wieku, cała społeczność naukowców zniechęcona „fałszywymi obietnicami” uznała, że sieci, owszem działają, ale nie można ich nauczyć niczego pożytecznego i zgodnie zapomnieli o nich na paręnaście dobrych lat[1]. Dzisiaj nikogo nie trzeba przekonywać, że sieci działają, do tego w wielu przypadk