dobrý den vám přeju i a

že sem došel původním úvodním zahájení tam bylo řečeno že jaký motivační program že teďka

se budou dávat za chytré dotazy já jsem se ponechala hodina přípravy jsem se takže

se zakopl cukrátka musíte dotazy se připravit limit ukázky

pokud někdo položit jeho podnětný dotaz nebo odpoví chytře o ponětí na moji nějakou otázku

kras bude kráva

se dostane cukrátka a pokud sem dorazí ta trička která maybe zachyťte dotazy tak pak

ta zkratka budu dávat double B dotazy a ta tečka na ty chytré protože to

tak

podle hodnoty a

tak jo

nevyzývá zuřím dotazy aby se pak ta cukrátka rychle vyčerpal

a

ještě než začnu s tím počítače vidím tak já mám takový nutkání říct takovou a

počítač jako by

maximální možná

ale já když jsem se připravovat ten markem napřemýšlel ztratil jsem se to nedalo četo

knížku o to robert api cigárko nebo tady mimo jiné tady tenleten citát

land říkám celkem psalo ten nevezdil to tak jako trápilo tak

aha

a provede chodili máme uvědomění a taková velká síla je v tom že jako bys

tělesný T skutečně univerzity nebo T plán té věčné univerzity nebo takle podle toho prosíka

že tak trochu ten barcamp dostali přišli

tak jak zadarmo sobotu kdy hezky teče počasí prostě na motorku nebo na vycházku zase

o tak až ste přišli posluchač jaké přednášky varleti přednášející stojí z mají a přenáší

tady organizátoři sto nic nemaj kromě spousty práce a přece zorganizuju takto si říkám že

ten barcamp fakt strašný tady té

skutečného věčně univerzity

a jako bit

chci vyjádřit

k vám že systém dostavili a odhad rozhodne

druhé takové uvědomění soustavu barcamp asi příprava teme přednášky a zase nějaký ten takovýto druhý

zážitek takový svůj vnitřního kreslicí podělit

jsem přemýšlel tvoří to tam počítačové vidění

tak se mi nějak nevítanou tady ten of

mytický vílách který oken nikdo neví je se skutečně jako by bylo řečeno eště ho

znají a příštího používají ilustraci toho co potřebuje ilustrovat

a

pro mě bylo zajímavé takle pro zřejmě uvědomění že vtom počítačové vidění že ty postupy

které se tam používají tak jsou zatím celkem hodně pitomé jsou zatím když tam je

hodně co objevit že tam ltenleten výrok

ostrovy platí méně a méně a specialisto počítačové vidění a když se přemýšlet něco vlastně

ukázat lidem který se nepohybuje podrobně počítačové vidění a nemáme tady třinácti přednáškový kurz o

počítače vidění tak zase dneska dva tři hodiny což normální formát kterej tak jako pro

todleto bývá

tak co říct access si uvědomil že počet čili děje vlastně novak celkem takle pitomé

čímž si mluvím prosím vás tím oboru ale

už je to tak

to počet čili dění je taková hodně široká věc a vono tady vykreslené

jo čili typické sadu tady ale vlastního souvisí s těmi všemi tam věcmi každá ta

věc každá ta bublina tady kdy dále nějaký pěkný jsou semestrální kursu těch třinácti přednáška

takže to trefí všecko nestihnem

a je to takový mezi oborový mezi

ale to

taková problematika a

vysedávat otázky republika tak máme scrum je F S

sledovat často že mínus

a ohlásil publika co si představit jako tím pojmem počet černý bod no udělat tak

o nějakou lidovou definicí počítačové vidění někdo za tu krásný vzorec cross

co je počet se

no

cukrátka čekajíce počet černých děr

opravy do tažený počítačové vidění

a co ne dobře to se blížíme hodinová zlatko

pardon

eště trošku lépe no zpracování obrazu to je prostě to sem je obraz a výstupem

je obraz všechno zpracovali třeba ten obraz trošku jinačí C červenější nebo záležela tečný počítačové

vidění

jak to zpřesnit aby se domluvit o vidění konce vidím

takže

objektu

analýza toho obrazu no tak jsem blízko ampérhodiny rozklad musíme podělit

a

no počítače vyhodnotit co na obraze jak udělat jak je pochopení a jako by mi

ne asi není úplně šance abychom vyhodnotili úplně všecko zase nevhodně z hodinu uplně všecko

když sem přemýšlela to definicemi řekl o zařídit to aby ten počítač nebo

ten kdo obecně vidění nepočítačové tak vidění je na pomocí vizuální informace se rozhodovat lépe

neštve s pomocí té vizuální informace to jako patra filozofická definice prostě z east získané

kus informací k nám pomůže ke kvalitnějším rozhodování

budiž nashle

a teďka už musím tam sem si to takto musel zasouvání

a

vaše sem si špatně prostě o slajd

nicméně s

jo user museli odeslat

a tady todleto je tak zvaný ten malým úzký zoom kdy prostě obrázek když ho

zvětšujete takle pořád větší a větší aby tam vidíte tu slečnu a devízy ty vlasy

a je to vám záznam s tadžice to znáte

remote keys um a

skutečný zoom jak ho známe tak

víme že ten obraz skládá z nějakých pixelům a jako konečná informaci a tak se

mi nepodařilo se rychlosti udělat aby ty pixely byly opravdu hranaté ale důležité digitální obraz

není takový jestli jako ten obraz

skutečný a ten digitální obraz se skládá z nějakých pixelům a jaký omezeným když

co jsou pixely do všech víme je nějaký

obrázky setkat pixel vlastně matice ty pixely můžou být barevné můžou být šedotónové často počítačových

ještě pořád se proces tím že toto intenzity obrázky a víme že prostě ten obrázek

hlavy sám starat jakýsi X

nezačal oblast

tady mám tři příklady nějakých obrázku a vytisknuté nějaké pixely s těla toho obrázku vtupu

binární reprezentaci asi taky zase všichni víme že ty pixely

pře počítač neví nic jako taková jako červeno zelená barva nějaká nebo takhle musíme bych

se musí reprezentovat pomocí čísel a víme že z toho bodu paměť počítače jsou vyslány

na takže tady ten celý ten obrázek prostě tam ten tygr ve vodě a rybičky

neskáčou tak ten obrázek se udělat je taková dlouhá nudle těch nějakých bajtů

možná někdy to jsou tři bajty na jeden pixel někde to jeden byte nevím pixel

někdy mluví a ale prostě to dlouhánovu nějakých bajtů a teď ten problém je právě

něco vidět tady toto světě

třeba aby ten počet že jak viděl že tygr plavé ve vodě velmože ryba skáče

a že pravděpodobně za chvilku druhé poštičce ta už bude prázdná bude tam jedna rybička

ste první fašisto bylo rybičku mi jo nebo že tam je prostě jaký pěkný bourákem

ten bouračka si na pláže žením besedě nic řídí to bychom nejradši s těmi ten

počítač viděl a aby to pochopil prostě s tendle těch mají tu

no a celé se to komplikuje tímž nebo čeřením odchytli a v zásadě pokud byste

studovali jak informatiku třeba trošku ano s jako nějak to trošku systematicky nejenom by učit

se něco ale tu tutor informatiky tak zásadě dá se odvodit a dokázat že vlastně

cokoliv co dneska umí zpracovat počítač tak kde v zásadě převést totální úplně asi přesně

ale v zásadě to tak pravda je převezla tydlety čtyři konstrukce a když máte nějakej

tak tu mašinu něco nějaké operace s který umí pracovat s těmito čtyřmi konstrukcemi umí

tam nějaká čísla

umí přičítat s nějakou konstantu umí udělat cyklus který cyklí dokud něco většího než nula

a umí kostela nějakou funkci velikost hlavně fotka chyba příkazu na za sebe a řekne

todleto je funkce fronta která prostě dělat seznam tak s tímto s

vy stačíte na to abyste viděli aby

cílem je vidět je tam tiger lipska čekám rybička je tam burák na pláž se

docela problém a to je ten problém to počítačové vidění a

no

co právě jsem si myslela tím co vlastně o něm říct o tom počet černý

takže vlastně se zatím opravdu umí strašně málo na to jak máme omezený tyto to

ty schopnosti počítače tak se umí celkem dost

ale o

na to co bychom chtěli aby nebo čítač viděl co bylo krásnej ten počet dělá

nebo na to co vidí člověka dokáže ten obraz interpretovat člověk neřek to

zvláštního vzdělání

tak ten tak to počet černění opravdu pořád plenkách a ještě dlouho tam bude co

patentovat a co objevovat rozumíš

jo to jsem začal mluvit o těch pixelech tady máme třeba nějakou mapu vytisknutou to

letecký snímek tady toho našeho klášterem se teďka tohoto čas někde tady tohle baráku akorát

po zemi

a často třebas těchto letecký snímcích apod první nápad takový který jaké pracovat s těmi

pixely ajax nikdo s tak jak už bysme informaci je prostě analyzovat barvičky těch pixelu

a řídil byly pixel a podle barvičky toho pixelu jo

určit co se nachází na ten na to znamená

no

zase ten přístup je pohromě pitomý kdyby sme měli jako že simulanta lojzu který odborníka

letecké mapy přes výhodně prohlídla dickem přemýšlel se tam ty různý triky jaký sou že

prostě ze odborní člověk který je fakt natrénovaný reálná jakoby rozpoznávání těch leteckým a kdybychom

teda lojzu podle tohoto postupu vypijou honza tady máš tady je taková červená barva tady

se nachází jako ale černá barva co by to mohlo být

perfektním ale trička že teďka už můžete začít klasický ten R všech

jo

tak přiměřeně technickej dotazech

ale my sme řekli lojza tady máš tak o červenou barvu své bude tvořeno tak

to může bejt prostě střecha železnice a zvukový tenisových tato neleže musí se rozhodnout se

co to je tak asi třech fajn tak tady střecha com vedle to je podobná

červená valorizace ten tak to je porovnejte asi taky se nám řenče střecha takle projde

neustřelí

řídit jak je to i jak je to hloupý den přiškvařilo že co to je

no to by mohla bejt střecha jaký hangáru silnice možná chodník možná voda když prostě

a winstone

a chemikálie nemožno co to je to tak silnice tak dobře a teďka a pak

se to měl celé se to nějak posupuje a rozhodne to je strašně holky způsobem

využívá toho jdu kterým je možno se podívat na

spoustu těch mapa přerušena tím a i bychom to sem celý tak nějaká modřily jaký

modré filtr nebo celý to převedli do šedive škály takže to uvedli barvičky tak se

možná pořád kořenářek ne vlastně tady tu silnice ta jak je velkej barák vypadá klášter

tady prostě jo tam usa to by máme jakýsi termo železnice trávím rakovina tím přemejšlel

nějak jakoby struktur něco

nevěřili byste tam počet černý pořád ještě i na celkem dobrá fůra lidí posílají ale

články jako že něco ví zkoumali a je to založené na tom že oni se

dívají na ty jednotlivé pixely aby se snaží a klasifikovat tak to bude způsobem se

to pro ještě dělal porovnáme concorde taktických obyčejní zase pokud bychom byli ty obrázky měly

celé tak já jsem odřené potřebujeme fungoval jeden drátek do toho projektoru takže by tam

vypadlá vypalit ostatní složky pořád bysme tam pozvali za nějaké přes děťátko to nějakej takto

tatínkem

předkovi krásně fungovalo ale dneska pořád ještě zase uvidíte vědecké články které sepíšou o tom

jak rozpoznávat po těch jednotlivých pixelech po té barvě kůže rozpozná kde ta lidská dva

tak takle nešťastné protože zase taky pitomý způsob jak bychom to prostě někdo nedělali ale

už rozladila

o něco maličko méně pitomý způsob je že tactics souseda vedle sebe víc často to

sou nějaké dvacet čtyři krát dvacet čtyři měl taková okýnka ale dělá se rozpoznávání těch

jednotlivých pixelů jako nějaká marečka time téma výchylka vypadá jak získat nás nebo ne tu

takovéto naklikat na

ale je obecně jak tím počítačovým

na jednotlivá nějaká okýnka obraze máme nějakej nakupí koupačku něco co dělá sticky konec do

toho kinkor řekne tady by mohla být dneska zásady videa tady asi nebude lidská a

je to říkám jenom o maličko jo méně hloupý způsob jak to dělat

a zase se po s používá masivně každý tady máme grosman von každý má nějaký

foťák čekat víte že máme naznačen ty příští ke takle a tím ta houpy způsobem

který vy to prostě ležovi to tak a nikdy nedělá v kufru nějaký slajd o

tom že cisco čtyři byste tak taky nedělali

a

tak to tímto

pozoruhodné způsobem se to dělá dneska to je prostě při dominantní způsob a píše se

spousta článku na tom jak vylepšit tady tuhletu tu metodu jaksi pracovat nějak web

no

no tady je když se tady ten princip máme tvrďáku topinkovač ku taky kulatí se

říká odborně klasifikátoru neklasifikuje tree rozdělena dvě třídy ty třídy sou ano je tam obyčejné

není to vyčíslíme nějaké okýnko židlemi najít to červené vokýnko až na zobrazení tady toto

fotečku tak kouknete a

ve čtvrt vteřině řeknete

je tam jeden člověk hlavu má tady pravděpodobně jaká podzim nebo zima trestních tam není

a vidíte spoustu věcí a vidíte že prostě je tam jeden dycky obyčejných není tam

žádný další posíláte počítače že postupně a

prochází ti okýnkem tím obrazem pořád C a po sloupcích všecky možné pozice a na

každou tu pozici zavolá topinkovač kuskus Í tam jestli je to většinou to není určena

tak tady takový hodiny způsob aště k tomu a to proto že někdo může vyslyšte

kameře někdo může být tam ze úplně v lese tak je potřeba vyzkoušet Í malá

okýnka i velká okýnka pro takový kolečka doposud jako celek

tak zjistil že se z opravdu dělat

tady teďka chová odbočka jsem se myšlenku přednášku nabídnout tady na ten barcamp tak sem

přemejšlel buďto tady to počítačové vidění anebo strojové učení a tady tohoto jako odbočka do

to stane učení docela příští rok no tak o můžeme zima letos zima na že

to není rozpracován těch obrázku sloučení neska používá fungovat řeknu seznam

takhle to vyhledávání nedeaktivovali takže to stroje učení milovice hodit někomu takhle třeba příště jo

začátek to stranou ženě právě ta klasifikace ono to jeden takový strašně důležitý konceptu ten

tam je a řekněme tady sto teďkon tady pár slajdu vypůjčených rendering okolní kterému tímto

děkuji kamennou i

toto či saju a

řekněme že na mě dovozy v jedničky s o jakoby jablky atomech být jablka která

se snažíme posílat do a marná domy které zpracovávali občas nějakým nedopatřením na tom poli

zita jablka se zamíchám granáty potřebujeme poslat technologické likvidaci

a máme právě nějakou K kolečka sem tam byl nakonec se lojza elyzé drahý tak

musíme si tam na počítač takže pokus rozpozná a jeho problém je prostě říct tou

klasifikací to klás tam cítíte ty třídy rozdělení do dvou tříd buďto je to jablko

nebo je to granát potřebami jsem to poslal strana míst

tak ta klasifikace jak se dneska většinou děje tak je že se nějakého to objektu

stab jedničky nebo sto jednoho kusu toho něčeho co tam je defakto nějakém pásek anticipativnost

jako nějak numericky ale tak se na to podíváme přivedeme to zase na nějaká čísla

v tom počítač nic jiného moc neumíme protější sem se říká příznakový vektor čas protiletečtí

se může být deset patnáct dvacet někdy stovky existují statisíce jo kdy jedno nějakou věc

kterou pozveme potřebuji klacky kontaktní vytáhneme nějaký počet čísel příznaků které charakterizují uvažovat se dělá

pro každou půlka neslyšela věc

té příznakový vektor a pak ten klasifikátory vlastně co že na ten příznakový taková funkce

která že příznakový vektory plivu je no nějakého nějaké to ohodnocení jako klasifikaci případě že

to je unk a říkat o těch a bude granátu tak říká jablko nebo grana

jo tak takhle teda klasifikátor

čili příznaky to potíže nemůžete vytáhnout toho libovolné příznaky můžete na těch jablkách hrátek pozorovat

úplně cokoliv

a řekněme že tady to pole to sou příznaky které jsou dvourozměrné mají dvě souřadnice

a jeden ten křížek je nějaké jedno to pozorování jedna věc která přišla řekněme jeden

člověk který mu změřili film nějakou teplotu a podívali se jakou má barvu bělma skoku

a podle toho klasiku jestli má chřipku nebo na chřipku

třeba prostě když má a já teda velící nerozumím to teroru ještě než že čoudí

takže mně úplně chytejte doslova řekněme že má spíš vysokou teplotu a spíš já nevím

co červené bělmo nemůžu to domorodec může mít a lidi zdraví řekněme že mají nízkou

teplotu a spíše takové pěkně výlet jenom

nemocní lidé sou spíš ty křížky a tady nejsou ty kolečka a vidím že měřit

teplotu a sledovat to bělmo nebo já nevím co

že dává smysl protože

pokuď víme tu informaci ten člověk má taková tak sou

tak o teplota tak takhle bělmo tak říkáme že mezi ten bude asi spíš se

na nemocný tak ho zavřeme jde o dělení

pokud bychom pozorovali nějaké jiné věci třeba jeho výšku a délku vlasů tak bychom zjistili

že to moc nepomáhá k rozlišení těch kteří jsou nemocní a zdraví protože s tím

by a dekoruje do spíš tady teda ten takže ten výběr těch příznaků to je

zásadní je ta pokuď že najdete dobré příznaky pro tak takže to malina to nějak

odlišit jo

zdraví nezdravý jablko granát

pokud je nenajdeme tak je to špatné například těch jablka granátu tak na zase vykresleny

a takové že pokud bychom třeba se dívali na průměrně jak měřili nějakým opticky nebo

fyzickým když operou změřil tak zjistil že vlastně i jablka i granáty mají víceméně stejný

průměr studuje jako by

svoji velikost o někde kolem deseti centimetrů čtyři větší jako je menší granát a tak

a zásadě otce to nejde moc odlišit kdybychom sledovali třeba hmotnosti jablka granátu tak bychom

to odlišil kolébka kdybychom sledovali třeba nějakou červeno s tak červený granátů možná si zapadajícím

sluncem tam vo když to váže tak to sou dobrý takový červený neuživili odlesk

ale těch úplně červený krát když se prostě nevyskytují toto nějaký histogram kolik jsme již

viděli nějaké pomocí se diví řekne kamarádovi který je armádě pošli mi prostě dvacet tisíc

hrozný fotek které si našeho granátu tak ona nepošle kamarádovi sada se mi řekne pošli

mi třicet tisíc E fotek jablek dunami taky pošle a my si vynesete kolik jsme

viděli jablek které byly spíše červené tak tady ten sada znova neměl zrovna znamenat v

složitější ale

rozumí rozumíte tady tom o tom pojetí těch granátů které sou červené málo těch jako

je které sou čele což je dost a tudíž třeba tyto dva příznaky říkám sedum

dva často vytáhneme deset tisíc příznaků nějaký takovýdle počet a podle ní klasifikujeme

tak

takto tetelí při taky jsou dobré

často ten klasifikátor neklasifikuje jenom do dvou tříd jablko granát respektive ve finále to je

docela zajímavě například odkrouhnu na to ve skutečnosti je to dneska funguje jakési zase takle

poučení které můžete si tady se lze přednášky ve skutečnosti ten klasifikátor a dneska bere

ty ten příznakový vektor a neříká jenom jablko granát ale říká nějakou hodnotu na nějaké

takové škále jablko granátový to s ti kde hodně malé číslo znamená to já si

jasný granát řekněme služby naopak od nějaké číslo říká jasné jablko a nějaké číslo mezi

říkám tady si nejsem jistý zajet nějak když takže tam nějaké skóre toho jak moc

je to jablko jakmile zaprvé

vem si třetího tisíciletí se někdy to bývá mizené do jedné měli to byla dokonce

pozitivní čísla o pěti do desíti vůbec nemusím klenuly a často se to pohybuje koncernu

je čas toto číslo zopakovat

takže klasifikátor obvykle nebo ta

mašina nějaká které vymyslel klasifikátoru tak ta produkuje nějaké score a to score potom se

připravuje nějakým rozhodovacím právě

to nějaký práh

a

co je na sem práh tak řekneme to bude jablko přepočten práh tak to bude

tak říkáme teda C F sto

takže dobrá tak ten takle prostě funguje ta klasifikace dneska nějak líp sepnou

a pokuď někde budete pracovat jaký klasifikátor nebo to nějaké firmě rachač start vystudovala to

vám dodal nějaký klasifikátor nebo někdo bude říkat že dělá výzkum a udělal klasifikátor který

má úspěšnost

devadesát devět a půl procenta

tak mu řekněte ať se spustí do zadku pro ten

vždycky u toho klasifikátoru se musí udávat důvod tam sou dvě chyby není nic jako

tak mě taková jako devadesáti osmi prostě z už sou dvě chyby je chyby a

to je jo

pokuď se snažíme detekovat granát tak ta chyba jo když jsme

rozhodli je to jablko a přitom to byl granát ve skutečnosti tak tento druh i

byte se nazývá myslej bysme přehlédli grana neviděli snahu pro prošli jsme krát

opačná chyba kdy ve skutečnosti to bylo jablko a my sme hodnotili že to je

k rovná řekli jsme tenkrát tak říkáme to je falešný poplach sou dvě nějaké chyby

které sou komplementární jsou plně dvě různé chyby

a je možné dle ty chyby měřit

prostě právě si necháme do nevhodně vaniček s těmi jablky a s těmi kreativně namíchaný

mi ručně se podíváme ověříme jak je to tam s těmi gracias tím jablky pošle

toto klasifikátoru a spočítáme kdy on dostali jablko řekl to je jako tak to je

správně té správné

správa klasika tabulka

to je jeden s druhou úspěchu jablko

a nebo tak a říká prostor pro nás jako tak rana fajn sňatky dobře té

duvaj druh úspěchu sou dva druhy úspěchu pak sou dva druhy nedělejte chyb dostal granát

a řekl já myslím že to jablko nebo starého korektně nemusí tak

to je strašně důležité to že sověty dvě chyby

protože u toho klasifikátoru klientama to score a nejenom to rozhodnutí takže můžeme s tím

prahem hýbat můžeme jo ten práh dát opatrněji tak že například nechceme zase marmeládu kdy

prostě za žádnou cenu po sobě na ta cena kterou za tohoto posunutí platíme je

že ostrá na to ekologickou likvidaci na to ven do toho vojenské ujedu pošleme nějaké

holka na ty se na stlačí ale to je hrozný

někdy to chceme naopak jo pokud teda valíme ty granáty takže

je pak posíláme

teda ta jablka prodáváme holka jedině kam za vzali stanou tak systému ujistit že

rozumíte to rozdělení

takže je možné ten právě

byl můžou se má trošku že by se do toho seznamu ta

a když nedáváte žádné dotazy tak riskujete ženu protože na tečka tak prostě tak

takže strašně důležité že je strašně důležité že můžeme posouvat

posouvat

tím prahem rozhodovací no a to finální rozhodnutí se děje či dneska často tak typicky

teda devadesát devět procent různých stoneova klasifikátoru sedě tím že se posouvá ten ta po

všimněte si že posouvání prahu neznamená že bychom sem se s tím že zase přivezeme

kamion spočítám znám ručně ověříme jak to funguje jak ten klasifikátor se mu to povedlo

nepovedlo pro musíme dělat znova ručně protože

tento ty výsledky ty skóre proteinu převlíknou pro ty jednotlivé objekty které tady vo tom

pásku osobní jak rovná ty tak taky už máme ostal klasifikátoru jednostranně ono

takže můžeme spekulativně si říct co kdybychom ten a

ten práh proto rozhodnutí posuvy trošičku doleva trošičku ještě výzva ještě výzva příčku doprava a

tak dál my si můžeme spekulativně zkusit sto prahu nebo tisíc pro ten klasifikátor ten

jsme pustili jedno a to je jedno

teďka znova pouštíme pouze nebo zkoušíme ty různé prahy a pro ty různé prahy pro

tu celou tu celé to auto které sme takle testovali ověřovali se schopnosti to klasifikátoru

tak pro ty různé prahy vždycky davide dvojic těch je patrná vás zásadě a

to tohoto něco co sem roce křivka draka standardní křivka která se používá pro nemocný

klasifikátoru tady ano chceme právě pro pravděpodobnost to false alarm u toho falešného poplachu

že velký problémy pro společnost platu tak velice často budeme říkat to je granáty když

je to

a tady naopak to je převrácená za osa je to vlastně papali prosím úspěchu tento

co je vlastně naftou osou je ta pravděpodobnost chyby toho mísu toho že to přehled

a pro ty různé prahy které nevyzkoušíme můžeme vynést různé bude na to na té

křivce pro tento konkrétní boty tady je tady tento puntík a pro znají nebo kdyby

tady byl různé díle puntíky a to co vlastně charakterizuje výkonnost o klasifikátor všimněte si

že bysme klasifikátor

otestovali jednou a teďka jestli dělám jenom kejkle nějakým prahem tomu se někde klasifikátor tak

se ten klasifikátor no charakterizuje tady tahle ta křivka

a sanitami jaký dotaz aby bylo při toto něco krátko dál

jak vypadá dobrá křivka jak vypadá ideální křivka klasifikátor který je super nedělá geniální jak

by plat při procesy

tak nahlas

za těch odpověď

s čím

rovnoběžná musím že skutečně

tak asi což ale správně tady prostě tady by došlo rovno a tady by došla

tady by byl přesně ostrej zubách toto sem říkal dneska to

proč

chyba

a

tak takže to je ideální křivka jak vypadá nejzoufalejší křivka která

moje sil

zlobí

jak vypadá nejzoufalejší křivka která může existovat jako tato

prosím jak že

ano a pak musíte ještě do toho kopečka nahoru vlastně takže no zkrátka

chci bavíme

špetka špatně

tak je hodný a zas poctivě vpravili toto se ryby

to je úplně nejzoufalejší klasifikátor ale

no cena neměla zkratku tenleten klasifikátory vlastně oni opačnými zatlač nebo klasifikátor který úplně náhodný

tak to je tady tenleten klasifikátor ten prostě jako by čím víc říká to je

jabko tak tím víc říkáte granát a prostě to je ten je naprosto nezajímavý tento

klasifikátor je tak zoufalý že geniální protože kdybyste přesně o posluchárně opak když ho řekne

granát tak řeknete a to bude jako výchozí jako bezdrátové granát tak to je ten

nejdokonalejší se přesnej ten proti potom to klasifikace takže nesetkáte vracet nebudu chtít ale

jo

ale on je vlastně taky dobrý a takže ten

prosím

s přesně spolehlivá co se takle ne úplně jako by tak přesně

a ten i do flash klasifikátor ve skutečnosti tady nikdo neví ta přímka už sem

viděli na konferencích je klasifikátory které vypadá nějak takhle a ty jsou vlastně k ničemu

jsou stejně dobré generátor náhodných

to cizí se

a se neionizovat jako se jo

a

co chci říct a toto jako by jestli si ste todle v jednu věc tak

toto je dobrý každá na to co si odnést

jakákoliv věc která něco klasifikuje rozhoduje detekuje a tak jak strojově úmluvy vám to má

z detekovat jestli se někam kliky nebo ne klikového predikovali sem kliknete apod udělám sta

nabídka rozbalí jenom samé rozbalí všecko to co problémy to score učení které prostě dneska

s každým počet těch takže mobily máte tisíc implementovány

každá tadleta věc nemá jednu úspěšnost devadesát tři proce nebo něco jako

a má dvě úspěšnosti a ve skutečnosti vy úspěšnosti tvoří křivku to jsou dvě čísla

ale pro různé jako by

ty taky za žádnou cenu nechceme prostinké listu granát zažaluj ten jsem nechtěla brambůrko marmeláda

zná tak tento chcete tyto tlaky todleto charakterizuje je ten klasifikátor to si můžete vybrat

že našel někdo bude snažit pro nějaký klasifikátorům jakubík watch kraje co rozhoduje tak mi

řekněte chlapče do dej mi roce křivka pak se můžeme bavit protože někdy já to

budu chtít používat spíš tady jako nahoře ste křivce a nechci to poslat teroristům je

to budu používat tady protože nechci vybuchla manuál

no a teďka budou zase zrychlit abych

takže s

a

zase se toto se děje se nás a při té detekci těch obličejů a ten

že to jakým vysloví mučením s nějakým s jakými zadanými daty takže a ten ta

nějaká tá nějaká mašina dostane hodně příkladu obličejů hodně třeba třicet tisíc se používá nebo

určitě deset tisíc aspoň

a dostane hodně příkladu D zcela jistě není obličej jsou tam pokud možno

všecky ostatní možné obrázky na světě nešlo obličej o tom vydání dodání tady tam negativní

datová sada na základě toho ten klasifikátor X pro nějaké příznaky tady sou naznačen třeba

takle příznaky krev často používají když už taky možná klikne

a které se čtou vlastně jako obdélníkovou sečtou hodnoty pixelu nějakej nová obdélník oblasti to

bychom si ještě dokázat se tady že to pomocí nějakých těch základních operací počítač dokážeme

sečíst že obdélníkové oblasti budiž to bychom si ukázali a poštou rozdíly jedno přičtou kladně

nosit záporně a postupně takle vytahujte příznaky to sou ty zase příznaky této vytahuje a

toto je

ta představa toho počítače o tom finálním lidského většinou to takto si ten počet myslí

že vypadá prostě jaký střední člověk

zakleje tady téhleté sady a

to co pro něj přijde důležitý co odlišuje od všech prostě jablek aut stromu

pastiček telefonu všeho prostě na zeměkouli takto to sou ty věci které ten klasifikátor si

sto extrahoval

když to charakterizují má tak jak sem říkal je to celkem těch okýnek tam je

hodně o je to celkem složitý problém hodně výpočtu a tak ta chytrost tady zacelte

věci je dost jako vyma o projít to všecko mechanicky té docela potíž na ilustraci

tohoto principu se naše jeden populární obrázek adresou kávová tenká chtěli vás poprosit aby se

tam našli lidskou tvářím na tam někdo jiný najde dostane dokonce

šestého

kde dole

tady jo

tady toto vy si asi rychly dnes

tady se tady přihlásil zrezivět zkrátka

tak začnou taky myslím kazová

se tady bych k lásce přímo rozporu

něco trvalo tak dvacet minut

esemeska našel

asi sezení střeží jo to

a tady obvykle když todleto ten útesem řádek věci prosej cykly ale

se dneska ve zabavuju za dvacet minut posily

a protože tady právě i ten člověk potřebuje postupovat v zásadě tou metodou toho slajdy

mu jinou toho postupně okýnka a kouká senátor na tu pazourku vedle všude prostě se

podívat buď ten člověk podívá trošku chytřeji tohle zásadě něco těchto dvacet minut bit opravdu

zaměstnalo je potřeba to procházet opravdu po částech tady je vidět to že na tom

na té scéně a kterou tady mám s tím vlastníkem a takle kouknete a vidíte

a letos tu chvíli protože to vnímat jako celek jo a to je to trošku

odkazuje na když tam přícho logika jazyka dvacátých létech minulého století mu

byla taková celkem populární kde se začaly zkoumat a zkoumat schopnosti

lidského

u toho kognitivní aparátu toho tu přece hlavy když řeknu že a

utvářet si představu o celku a nějaký jako by dílčích částí o to že pořád

dneska ještě potěšte dostanu to počítače a je potíž tomu řeči vysvětlit to jsou vzadu

stromy dole nějaká se s chátrala tak prostě ten lidský obyčejné musí vracet seschlé právě

a tak dál a tady vidíte tady nějaký takový usazení vrací ke že po že

pro ilustraci to když tam tu i tady vlastně víte ty má velké pro ležícího

to nevidí ať upustím protože tady materiál ale

na ve skutečnosti takže metron které jsou a udělat počítačové nějakou mašinu která by tady

viděla na trojúhelníky

dneska ještě pořád problém ještě pořád osobně udělat mašinu která by tady viděla nějaký trojrozměrnej

objekt přitom to máme celé černobíle a jsou to vlastně v zásadě tu leníky nebo

k nějaký kužely promítnuty na ty trojúhelníky S tak úhybu leností jako

kornoutky na zmrzlinu hrozně velký problém to ten počítač naučit vykoukne ta vidíte to prostě

desetinnými zabývat

mimochodem ta tady to neodbočujte sem si nemohl pomocí musel zvratem sme dat ve troše

zajímavé je tady kam iso má pravdu má tendenci vidět i když ta ty o

té z němčiny nějaký celek nebo tvar nebo vzorek hustota šepot nepřekládá

intel partajím že taková svářeč

tak to ohledu takže prostě tety když táty člověk má tendenci výraz se na to

práce vygenerovat sem si obrázek nejsou náhodné puntíky ale když se vazeb tam kde sou

tam bílé oblasti kde se tam černé oblasti jsou zvuky tak jako je budete schopni

najít a dokonce když se na to budete podílí nebo budete dívat a

nebo jestli místo dělat chvilku takto začněte zjišťovat si řeknete on ten herout to nevěnovala

hodně určitě

když tak tam prostě to ve skutečnosti tam je lidská vás nebo ta ne něco

normálně takovádle proto na měsíci bylo večír výše úplněk tak vidíte tunisko tvarech měsíců usmívá

pro někoho škody když nadvládu

záleží a proto lidi vidím souhvězdí tam vidí tam vidí orla tam není kačenu a

to zná všecko ovlivňuje jejich života seskupíte strašně důležitý

ten se nepracuje sem chtěl ty puntíku ale teta schopnost toho vnímání cache stát

toho celku kterou sem počítač zatím nevím o tom že by že by měla

asi tak mi nebude

zasluž prvku C

asi na

a

dozví sem klasifikátor který tady pošle úplně všude tak je hodně složitá věc a jeden

takový princip a způsoby a ten čas

tak tenleten prostě ta kaskády nebo naříkala prostě nějaký způsobech ten složitý kasu klasika to

dělat jednoduchý klasifikátoru ano to nebudeme zabývat příznak je tam C

a

takže připomínám dva průměrně takle hloupé dřevní plynný způsoby jak to dneska dělá moče klasiku

jenom ty pixely a nebo takle okýnek kostek se mi to hloupé přiznávám omlouvám se

za to ale prostě takle se to dneska

jo toto vůbec nejde použito nějaké dlouhé na nějaké rozměrné objekty které nám překrývají kus

obrazovky bychom chtěli tady jako nějaké přímky a toto však jo někde a dycky obraz

nějaký realistický takže bychom tady chtěj detekovat přímky jo

už při tom obraze a takto byte nějakým způsobem nešlo je standard nějaký okýnko které

nám řekne tady sto okénku je přímka tak jako pro všecky ty tři přímky doplňkem

zas proces obrazovku se klasifikátor který přitáhne nějaké příznaky jak to udělat

tady se

já mám tady příklad paternalisticky tady tohoto je třeba ten barák naproti přes ulici

focený mimochodem dírkovou kameru

naše dosavadní asi nejsou plně

protože vytížení takže

papíru slepili dírkovou kameru propíchli prsteníčkem

ten com rozloženy film zakryto celé a pak fotili neděsme se různé části naší fakulty

a toto je toto je tady ta ten praseti té kamery proto možná vypadá takto

škaredila tak neprofesionálně

protože děl ionization jakou kameru ale prostě obrazce naší fakulty a můžeme si vidět detekovat

hrany detekovat takové části toho obrazu které kterých změna toho obrazu hodně se mění černá

na bílou bílá černou zrušena co ty hrany

a cílem je detekovat tady přímky vlastně toho narkomana zase přesně to co chceme v

letošním z aplikací a všechny to rádi a takle a proto se používá tady je

konkrétně tomto případě a já tětivou storech jestli takový princip právě proto že černění a

je to hlasovat transformacemi se transformuje ty obrázky jsou nějaké puntíky my se snažíme těch

puntíku složit že tady ty tři puntíky zhruba leží na nějaké přímce takto transformuje do

nějakého jiného paralelního vesmíru paralelního prostoru je to transformace takže každý bucina je tady nějaký

protipól a každý pro každý podstavy má tady nějaký proti po assumes rozmaže a říkáme

každá přímka to je možný popsat nějakou vzdálenosti od počátku nějaký úlet se příliš slabé

popsat čímkoli ste zvyklí

a tady tu Ú

ta přímka tady popsaná nějakým tím Ú N teta a jakou to znalosti no tak

ta přímka jedna přímka tady je jen sítích váhuje prostoru to paralelní prostoru jedné přímce

odpovídá jeden funkcí

to odpovídá jednomu bodu novou že se na to podívat takže tím bodem prochází strašně

moc no mohlo i procházet pro život přímek konkrétně tedy strašně moc nekonečně mnoho a

všemi různými směry a my můžeme říct můžou nějaké takové hlasování nebo tak se chytřejší

přístupy které říkají dobře pro tento puntík který se tady pozorovali tak všechny možné přímky

tedy ten podíval že je jsou tady tyhlety uklidněte si musel křivka ale tak celkem

jedno a prostě za hlasujeme tento bod říká já jsem

ještě se používá prezident tedy nějaký důkaz nebo nějaké pozorování taky někdy překládá češtiny já

se jakési pozorování který mohlo vypovídá o všech těhletěch přímka pro ten bod říká jsem

jakési pozorujte nemohl vodpovídalo všech je toto to přímka ten třetí tady vypovídal těchto přímka

a najdeme tu přímku kde hlasovali všichni tři zase víte že to je taková takový

Ú pro stranu takže my se snažíme jakoby klasifikovat nějak rozpoznat jede nějaký puntíky jeden

pixel a moc o tom pixel o té jedné buňce zpaměti říct ta je jiná

než ostatní tam jsou přihlásí takýmto survey nejsou většinou jeden hásem nebo někde tady možná

zahlas

takže zase to převáděli a ten zase náš osvědčený poměrně pitomoučký ale funkční způsob

takže tak takle se tady ta kódy ty přímky a každý z těchto bodů jakýmsi

pozorováním který může soupis by hlasovat může si vypovídat protože tady by mohli nějaká přímka

a pak se docela dohromady

jsou dva přístupy chci ukázat že a todle přístup hradu vicary neočekáváme lidskou tvář a

techniku jak si řekneme něco lidská vás nebo není hranu no jakýmsi představu tady to

mohlo být akce narovná to ověřil

tady to ten jakýsi přístup komplementární který je zdola nahoru který na základě nějakých dílčích

pozorování se snaží a je právě a tyto přístupy byli ve pro inspirovaný touto když

ta psychologa tato snaha právě jakýsi celek dá dohromady na základě nějakých těch matematicky operací

nad nějakými těmi pozorování který pro ně mohli

null svědčí

a terezka strašně populárně to slezska frčí na všech těch konferencích o tom počet šedině

o čem tady musím promluvit

a pak sou význačné body to sou nějaké body které sou

význačného

prostě tam opravdu jsou nějak jako vy nápadné oproti něčemu nějaký nebo

neexistuje deskám se dvacet různých detektorů význačný porovnat dvacet dvaceti základních prvky tisíce pět set

těch různých modifikaci a rozšíření a

a taky detektoru o takový dva tři se používají celkem často a jsou třeba výsledky

takový detektoru této tady poslané měděno takové logické prosek thomase ale to tam nějaký světlejší

napadne ale také rozumné že tady na koncích prostu že tady ale detekované nějaké tedy

začne body je pěkné že ty sluneční souvislosti body je pěkné že tady ty konce

a tady tohoto zvláštní moc sou zase bude

prostě to meta šli výzkum tisíce velice chytrých lidi makají a píšou spoj papi o

tom jak detekovat význačné body nějaké body které pokud možno v tom obraze by člověk

se jí řek nezachytal názvy popisoval jo vy řekl no popište mi kde se nachází

ten nebo s tak většina z vás

nemyslím řekl no on je tak

výsledek jo ne tak prostě půl metru podhorní ano a tak metr no napravo odstavené

hrany kdybychom to chtěli pomocí bodů tak byste asi řekli tady takovej real takového světla

oproti šedé mu tady takový jiný rok světla oproti šedé mu a někde mezi těmi

body mezi těmi oni tam a tam se nachází ten nebo že to těchto bodů

který by se si všímali odkrýt byste se odpichovat je pro projektové byl tento bod

dopravy proveditelnost tento moc tak význačný tak spočíst obvodový se nějak jakoby odpichovat si to

sem popisem se přesně potřeba

dělat no takže já tady detekce těch zašifrovaně karta klíčová slova a potom se dělá

tak je a nějaká deskripce jaký deskriptor ty význačných bodů snaha popsat senzační možná tak

si ten detektor těžaři vodu řekl tady toto až lze na moři tady toho našeho

cache sem to si všimli toto je D za život taky zná převést ho zase

na nějaký ten příznakový vektoru jaký vektor nesetřesu si myslím sou sto dvacet osum prvku

toho co sem čísílek charakterizuje tento jeden význačný vo pak řekne tady se zase kvantizačního

S to jinými

tady a to a jsou jsem hrany a něco a todle a snaha je prostě

pro jeden ten život získat jeden vektor který popisuje co tady zase boduje

no to čase no

no snaha je třeba například potom víme za obrázky stejné věci tady mám tak a

vyfocenej nějaký trakař akorát různých stran tak být schopen říct

tady se za taková sto vyzařují bodu tak se zde kvasary značných budu kteří ste

si nejvíce podobný navzájem nacházej nějaké korespondence domény takže význačný body kterýkoliv podle sféry

to je jedno použití těch které těch při těch vektoru avantgardy značek obraz

a je použití potom je třeba když vám řeknu se zase dostane používám hodin těch

fotek a tady sou naznačené osum ale kamerky jak lidi fotili kosou břímě tak jak

oslíku nebo nějaké webové služby je možno vytáhnutí a

no fotek toho kos v římě a je možné mezíny udělat korespondence s toho vznikne

nějaká jaký trojrozměrný model a je možné zrekonstruovat ten říma jako to a z naší

integrační bude strašně moc máme sto dvacet osum čísel a kolik je různých vektoru který

se skládá že sto dvaceti osmi čísel

samotný čísel jako ještě moc a těch vyšší rámec dvacet osum řeckých sobě taky ještě

sto dvacet osum krát víc strašně moc

a jasná ty tři zakopejte tety význačné body

nějaké datové sady rozhodu close do nějakých typický význačných bodů které se často nacházejí vytvořit

tak zvaný slovník to znamená říct třeba sto nejčastěji se opakující si podobný význačný bod

a pak je to slovník of o nějaký vizuální slovech tak přicházíte nevizuální slovo a

můžeme udělat plný třeba o deseti tisíci vizuální slušnou miliony vizuální slov a může potom

řekla tak zvaný slova tady nějaký příklad malého slovníku

obrazem vyřadíme cosik takovéhoto řeknete vizuální slovo číslo třicet pět že ne cosik takhle tak

je to v závislosti sto dvacet osum a tak dál

a tak jako hledá google takové stránky které obsahují nějaká slova která se zadali taky

dneska snaha se inspirovat a dělbě způsobem ale dat takové obrázky že se vyskytují tato

vizuální slova terezka přístup který je velice populární

a je snad třeba klasifikovat o tom podobné způsobem a obrázky tady sou třeba výsledky

nějaké výzvy cerekvice soutěží nej nejlepšími se to tu klasifikace tady víte nějakou úspěšnost od

nuly do nula celá pět a víte že tam spíš to se pohybuje tokem někde

dole takže ještě nejsem oblékla je tady snaha klasifikovat když ten systém dostane obrázek tak

říct je tam auto nebo není tam auto sou tam grafy nejsou tam grafy je

tam někdo roztleskávání proces káva a je tam nějaký přes ten obrázek nějaký

si představíte jak se mu není je to v noci nebo není proces na pixel

atleti sémantické kontech koncepty aby se to jakýmsi způsobem no použít

vymýšlet přeskočím kdyžtak pro zájemce

co vidíme tím obrázkem no to co vidí neska ten počítač tím těmito význačný je

vody je v zásadě tady tahle věc co tady tento dcera tohoto obrázku

auto jaké

jaké

celé ta plus to sem snad nebo tady bylo takže to a to co dneska

vidí ten no ten počítač fasetě zatím přístupem je zase nějaká taková nesněz takže štafeta

zatím nepodařilo roztát a to v tom probíhá nějaký výzkum jak tam dělat z N

tady

ty vzájemných věcí a ten obrázek který vlastně byl pozorován tím klasifikátorem je

skutečnosti tento takže po co dneska je velice důležitý koncept tom počítačové vidění je extrakce

těch význačný bodu se nějakého slovníku a jo vyhledávání dokumentů se stejnými slovy na tomto

pravidlo se strašně moc se nepol podepsala úspěch a funkčnost googlu to že všichni používají

tak zas nás těch fronta vlastně těch obrázků napolovic google a já na tom pozadí

víte že je na pořád celkem dost dohodě hloupé rozhodně bitové protože prostě to co

ten počet lidí není to co by měl vidět a to co vidí člověk který

mu sou tři roky věku a nevýhody já jsem tady tak

roku pro řekne si aut nic

ten počítač tady tohleto zatím není schopen

takže to už teda uzavírá musí

budu končit počítačové vidění sobě zahrnuje strašně moc hroznej věci a na poli se na

za témata a tak dál a doby to fakt jako minule přenášení já jsem se

snažil vypíchnout

to že vlastně ty koncepty sou poměrně hloupé že vlastně se to dělá způsobem jak

byste se toho lože nedostávaly ani tady byste se nedostávají vloží možno je toto obličej

není a já se posunou o kousíček honzo toto je obličej není tak se to

se zvažovat je toto vy čili není a takle se to dneska dělám

pak je snaha pracovat nějak jako by

zdola nahoru podle nějakých těch

důkaz ho nějakého objektu snaha

vytvořit nějaký celkově věc a to co dneska tady se oblasti tak jako nějak funguje

co tady ty význačné body které jakž takž dobrý deskriptorem dobrý detektor nebo rozvine systém

je schopen

říká se mu tady by mohlo bejt nějaký to auto nebo tady by mohlo bejt

přední čumák auta pokuď ovšem všude jinde je tak jeden přední čmárat

takovými nějakými nemastný neslaný způsoby se

je snaha

letos toho vytáhnout připomínám ještě jednu věc kterou a

když budete chtít zapamatovat lze přednášky tak si zapamatujte to že ten klasifikátor jakákoliv mašina

která něco rozhoduje která má dodat nějaký výsledek na základě jak se to učení tak

vždycky má dvě chyby a ty dvě chybě možné výrazně jaké křivky a podle ní

se rozhodovat konáte teroristům konat

teďka prostor na asi dotazy ale může no tak třeba vnučku nebo možná tak jestli

budete mít nějaký dotaz tak se můžete zeptat

a zeptat na chodbě protože už ten čas stavu děkujeme za pozornost

zase že se chtěli jako