ARKit y otros errores de seguimiento de la cara

Muchos de los líderes tecnológicos viven bajo la suposición de que si adquieren suficientes datos para entrenar su modelo, los problemas de calidad simplemente se resolverán por sí mismos. ¡Vaya! Mágico. Esta suposición a menudo opera bajo una suposición adicional (pero falsa): Sólo hay un porcentaje insignificante de datos impuros.

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