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作者 ickeal 在 PTT [ C_Chat ] 看板的留言(推文), 共109則
限定看板:C_Chat
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8F→: 你可以點進去玩呀,角度也會有差異不過辨識效果還是不錯07/09 16:55
13F→: 可能跟人生三大錯覺一樣他喜歡我 我能反殺 長的像國昌07/09 16:56
29F→: 我特別使用那張大家覺得很像的就是閃光燈下去臉部細節失去07/09 17:01
30F→: 很多所以辨識起來的效果較差了一點07/09 17:02
31F→: 所以我也把網址附上歡迎大家自行進行檢驗看看07/09 17:02
35F→: 你們一樣有鼻子眼睛嘴巴07/09 17:06
51F→: https://i.imgur.com/pt87JgA.png 屈跟宋07/09 17:15
55F→: 主觀來講你要說你老婆長的像誰都沒問題,問題是客觀的角度07/09 17:16
62F→: 人類眼睛會進行很多補正,看人的時候覺得他很對稱,看照片07/09 17:18
63F→: 的時候發現不對稱07/09 17:18
65F→: kirimaru73>所以我貼出來讓大家玩可以自行去驗證~07/09 17:20
73F→: 4成已經可以代表非常的像了,你或許沒有注意到下面的英文07/09 17:25
75F→: 你的有點,不代表所有人的有點07/09 17:26
81F→: 是呀,所以我丟出來讓大家一起檢視呀,而不像你主觀認知07/09 17:27
83F→: 0.8叫作偏低,你懂什麼叫做高達八成嗎07/09 17:28
86F→: 0.1是真的不高,你可以多玩幾次你覺得很像的人07/09 17:29
93F→: 所以?同性0.5就能推論出異性0.1很高? 這因果跟邏輯不太通07/09 17:32
105F→: 人眼會增加不少主觀或是補正上去07/09 17:34
111F→: 不是我滿不滿意的問題呀XD 你要怎麼認知是你的事呀07/09 17:34
125F→: 我知道這個東西叫作Communal reinforcement07/09 17:36
131F→: 人眼是很容易被蒙騙的07/09 17:38
156F→: 他的問題是解是不是同一個人,但是在同一個人的臉部特徵07/09 17:52
157F→: 相似程度,他一樣會做權重評分,嘴人文組分析師之前你了07/09 17:52
158F→: 解這個嗎?07/09 17:52
168F→: 他最後是透過一個激勵函數來評估像是tanh或sigmoid,你不07/09 17:59
169F→: 能因為最後問題是問相不相同人,而把中間評估相似的過程07/09 17:59
170F→: 當作不存在07/09 17:59
207F→: 原來你們不是真的在玩梗而是覺得真的像嗎07/09 18:26
220F→: 輸入資料沒有做正規化等處理,會有誤差是很正常的07/09 18:36
224F→: 過程中並沒有很嚴謹,畢竟我也沒有想針對這個議題做更深入07/09 18:39
225F→: 的研究,如果啟發了其他人想研究的更透徹那也很好07/09 18:39
227F→: 小題可以大作,大題可以小作,只是當這個梗玩到自己都深信07/09 18:41
228F→: 不疑的背後是什麼呢?07/09 18:41
244F→: 我說過了過程沒有很嚴謹,也歡迎大家一起玩玩看呀,又不是07/09 18:57
245F→: 只有我的資料作準,我山大王嗎07/09 18:57
256F→: 我接受大家評斷我的結論呀07/09 19:12
259F→: 批評我的結論更像受到Communal reinforcement的影響07/09 19:15
261F→: 真的沒必要扯文組理組,我們就事論事就好07/09 19:19
267F→: 所以我讓大家一起來玩呀^^還是你只是覺得不行啦一定要像的07/09 19:22
268F→: 結論才行?07/09 19:22
273F→: 我沒有禁不起質疑呀,大家測的越多越能代表這個model值不07/09 19:26
274F→: 值得信賴呀07/09 19:26
276F→: 跟風就是一種communal reinforcement不是嗎?07/09 19:27
279F→: 謝謝你的鼓勵07/09 19:28
283F→: 跟風玩人臉辨識這個倒是真的,畢竟我工作是壓縮演算法這塊07/09 19:30
288F→: 先生我建議你看一下文章開頭,我沒修改過,就跟你說了07/09 19:38
304F→: 是的科學是我用字錯誤,應該說是更多其他的方法來驗證07/09 19:52
305F→: 要探討這個問題,發問卷然後跑SPSS也是一種方式07/09 19:53
318F→: 你說的是刻意製造讓機器學習模型判斷錯誤的輸入資料吧07/09 20:09
319F→: 我的嘴唇是軟的,牙齒是硬的,謝謝指教07/09 20:10
334F→: 離真理還很遠,但是足夠辨識你07/09 20:27
336F→: 在旁邊他有一個Face detection他會告訴你他偵測那些特徵07/09 20:33
337F→: https://i.imgur.com/vpXGSOE.png07/09 20:34
341F→: 這個model是微軟建立的,他用了上百萬張人臉07/09 20:37
345F→: 我確實並不完全了解他,但是我很清楚他過程當中是有參考各07/09 20:39
346F→: 個特徵的權重07/09 20:39
349F→: 你這篇論文我看了,他說的是深度學習和我們人類的辨識方式07/09 20:41
351F→: 不同07/09 20:41
354F→: 他是最後一層使用激勵函數去輸出一個數值來判斷呀07/09 20:43
355F→: 所以我才在這裡跟你閒聊07/09 20:43
359F→: 但是他倚靠的是物理特徵兩人的相符程度,如果套上shap的07/09 20:45
361F→: 話應該會更清楚07/09 20:45
366F→: 但是這個完美不存在呀,手寫辨識也是出一個softmax然後評07/09 20:49
367F→: 估這個手寫字是1的機率多少是2的機率多少07/09 20:49
368F→: 然後他最後去作出決策,也就是左邊的說明文字07/09 20:50
373F→: 或許不是等價,但是他存在一定的相關性07/09 20:53
379F→: 其實你直接說我的推論結果有問題就好了07/09 20:56
386F→: 這東西其實也不是新技術了,我算很晚才接觸到07/09 21:01
387F→: 科學方法有分很多種,我上面提到去發問卷跑SPSS也是一種07/09 21:01
388F→: 而我們在板上對於ENAKO像國昌不就是一值是很主觀的認定嗎07/09 21:02
393F→: Features include recognition and grouping of similar07/09 21:09
394F→: faces in images07/09 21:09
409F→: 確實你說的Landmark有可能後續再作處理07/09 21:17
424F→: https://i.imgur.com/G0qyu2N.png07/09 22:28
425F→: api中有針對confidence的敘述可以看一下07/09 22:29
452F→: 確實在task不同下會進行特徵權重調整,這個從SHAP上可以07/09 23:11
453F→: 明顯看出07/09 23:12
459F→: 是呀,他們解釋的比can18你好太多了07/09 23:16
464F→: 他們兩位比較認識到這個問題的核心差異,而你不是07/09 23:20
470F→: 謝謝你的指教,或許你可玩玩他的前身TwinsOrNot07/09 23:41
6F推: 感謝你的回覆,主要是板上大多以主觀來認定我覺得這並不07/09 18:13
7F→: 客觀07/09 18:13
24F→: 我也以為在玩梗,結果他們反應好激動07/09 18:26
28F推: 我就爛07/09 18:35
36F→: 所以相似在哪裡 眼睛鼻子嘴巴眉毛?07/09 18:56
105F推: 每次えなこ的文都一堆青蛙07/07 20:20
92F推: 併起源到底是哪招11/01 05:36
34F推: 神操作...草09/24 09:18
20F推: pvp穿幽波虐一堆物理職,不過有肯之後就還好了09/24 09:16
176F推: 是我們箱型車的偶像!07/18 23:37
80F推: 南極真的很棒12/21 04:15
14F噓: 紅的喜氣06/30 17:07
16F推: 人中出呂布06/29 13:52