Dear deep-based computer vision company,
&nbsp;
First off, I'd like to stress that Student is fully autonomous. He is not at all remotely operated, or even semi-autonomous. As a company that uses deep learning, I'm sure you can understand the significance of this.
&nbsp;
Further, Student not only got perfect scores on many tough assignments, but came up with new solutions to problems that I haven't encountered before in my research. I can definitely see them coming up with new solutions at your company too, and I look forward to seeing what they will make there.
&nbsp;
An example of his creativity was a solution he made for an object tracking group project, which he led. First, he scaled the image down and ran a CNN over that, then scaled it back up, translated the position to the scaled up image, and used cross hairs scanning up/down and left/right along the object and its bounds to match the image histogram with the center of the scaled down image. This method was combined with another that used a video transformer with variable input size to predict where the input would be in the next frame, as well as a simpler method of approximating the trajectory of the object by matching it to a kinematic equation. All of these were combined into a DNN that used PPO to determine the best combination of outputs over time. It was quite complex, but it got the best results by far.
&nbsp;
If you employ him at your company, I'm sure he'll continue to come up with great solutions like that.
&nbsp;
Best Regards,
Teacher in Computer Vision
เรียน บริษัทคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่มีฐานความรู้เชิงลึก &nbsp; ก่อนอื่น ฉันอยากจะเน้นย้ำว่า Student มีอิสระเต็มที่ เขาไม่ได้ควบคุมจากระยะไกลเลยหรือแม้แต่กึ่งอัตโนมัติ ในฐานะบริษัทที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก ฉันมั่นใจว่าคุณจะเข้าใจถึงความสำคัญของสิ่งนี้ &nbsp; นอกจากนี้ Student ไม่เพียงแต่ได้คะแนนเต็มในงานมอบหมายที่ยากๆ หลายๆ งานเท่านั้น แต่ยังได้วิธีแก้ไขปัญหาใหม่ๆ ที่ฉันไม่เคยพบมาก่อนในการค้นคว้าอีกด้วย ฉันเห็นพวกเขานำเสนอโซลูชั่นใหม่ๆ ที่บริษัทของคุณอย่างแน่นอน และฉันหวังว่าจะได้เห็นสิ่งที่พวกเขาจะทำที่นั่น &nbsp; ตัวอย่างของความคิดสร้างสรรค์ของเขาคือวิธีแก้ปัญหาที่เขาสร้างขึ้นสำหรับโครงการกลุ่มการติดตามวัตถุซึ่งเขาเป็นผู้นำ ขั้นแรก เขาลดขนาดภาพลงและเรียกใช้ CNN จากนั้นจึงขยายขนาดกลับขึ้น แปลตำแหน่งเป็นภาพที่ขยายขนาด และใช้เส้นขนขวางสแกนขึ้น/ลง และซ้าย/ขวาไปตามวัตถุและขอบเขตเพื่อให้ตรงกับ ฮิสโตแกรมของภาพโดยมีศูนย์กลางของภาพที่ลดขนาดลง วิธีการนี้รวมกับวิธีอื่นที่ใช้ตัวแปลงวิดีโอที่มีขนาดอินพุตแบบแปรผันเพื่อคาดเดาว่าอินพุตจะอยู่ที่ใดในเฟรมถัดไป รวมถึงวิธีที่ง่ายกว่าในการประมาณวิถีการเคลื่อนที่ของวัตถุโดยจับคู่กับสมการจลนศาสตร์ ทั้งหมดนี้ถูกรวมเข้าเป็น DNN ที่ใช้ PPO เพื่อกำหนดการผสมผสานเอาท์พุตที่ดีที่สุดในช่วงเวลาหนึ่ง มันค่อนข้างซับซ้อน แต่ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจนถึงตอนนี้ &nbsp; หากคุณจ้างเขาที่บริษัทของคุณ ฉันแน่ใจว่าเขาจะเสนอวิธีแก้ปัญหาที่ยอดเยี่ยมเช่นนี้ต่อไป &nbsp; ขอแสดงความนับถือ อาจารย์สาขาคอมพิวเตอร์วิทัศน์
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence