Алматы

Казахстан

Задача из области object detection для написания научной работы.
Данные - картинки бегунов марафона. (пример приклеплен) 
Задача  - создать 2 модели для распознавания номера участника марафона. Первая модель на opencv без использования глубокого обучения. Вторая с использованием глубокого обучения и любым современным алгоритмом(Faster, RCNN, Mask R-CNN и т.д.). Желательно, чтобы модель с глубоким обучением имела лучший результат. 
Как я вижу алгоритм работы:
1) Взять готовую модель для human detection.
2) Уже на выделенной области применить модель для распознавания номера.
Метрика IoU.
Цена работы договорная.

Задача из области object detection для написания научной работы.
Данные - картинки бегунов марафона. (пример приклеплен) 
Задача  - создать 2 модели для распознавания номера участника марафона. Первая модель на opencv без использования глубокого обучения. Вторая с использованием глубокого обучения и любым современным алгоритмом(Faster, RCNN, Mask R-CNN и т.д.). Желательно, чтобы модель с глубоким обучением имела лучший результат. 
Как я вижу алгоритм работы:
1) Взять готовую модель для human detection.
2) Уже на выделенной области применить модель для распознавания номера.
Метрика IoU.
Цена работы договорная.

Данил Воронцов Siltrim

Object detection