Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Экзамен)
(90 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
__NOTOC__
__NOTOC__
[[Категория:Учебные курсы]]
[[Категория:Учебные курсы]]
-
Спецкурс проходит на ф-те ВМиК весной 2019 года и посвящен задаче автоматической стилизации изображений, в которой входное изображение необходимо преобразовать так, чтобы сохранить изображенные на нем предметы, но стилистику их отображения взять из другого изображения или группы изображений. Например, это может быть стилизация семейной фотографии под стиль известного художника, либо стилизация дневного фото в ночное, либо изменение зимней панорамы в летнюю. Эта задача может применяться в мультипликации, наложении спецэффектов в фильмах и видеоиграх, симуляторах и средствах дополненной реальности, а также для более точной настройки методов машинного обучения работе с изображениями за счет вариации их стиля и адаптации стиля под целевую предметную область. Помимо отдельных изображений указанный подход применим для видеопоследовательностей и данных из других предметных областей (текст, речь и т.д.). Основные методы стилизации были предложены в последние 5 лет и опираются на глубинные нейронные сети, базовому изучению которых посвящена существенная часть курса.
+
 
-
+
==О курсе==
 +
Спецкурс проходит на ф-те ВМиК в весеннем семестре и посвящен задаче автоматической стилизации изображений, в которой входное изображение необходимо отобразить в стиле, задаваемым другим изображением. Например, это может быть стилизация семейной фотографии под стиль известного художника, либо стилизация дневного фото в ночное, либо преобразование фотогрфии в схематичную книжную иллюстрацию. Для решения задачи существуют современные подходы переноса стиля (style transfer) и генеративно-состязательные сети (generative adversarial networks). Эта задача широко используется в индустрии разлечений (например, мобильное приложение Prisma было самым скачиваемым на Android в странах СНГ в течение 10 дней после выхода), при обработке фотографий и дизайне (функции стилизации были добавлены в Adobe Photoshop 2021), может применяться в мультипликации, наложении спецэффектов в фильмах, видеоиграх и средствах дополненной реальности, а также для более точной настройки методов машинного при обучении на одной предметной области, а применении модели к другой (transfer learning). Помимо изображений указанный подход применим для видеопоследовательностей и данных из других предметных областей (текст, речь и музыка). Основные методы стилизации были предложены в последние 7 лет и опираются на глубокие нейронные сети, базовому изучению которых посвящена начальная часть курса.
 +
 
 +
Занятия проходят в формате лекций. В процессе прохождения курса каждый студент должен сделать презентацию основных идей и подходов одной из недавних статей, посвященных стилизации изображений, а также представить свои идеи улучшений традиционных методов стилизации изображений и их обосновать.
 +
 
 +
==Экзамен==
 +
[https://disk.yandex.ru/i/isoVOoVDo2DObw список билетов].
 +
 
==Лектор==
==Лектор==
-
[[Участник:Victor Kitov|Виктор Владимирович Китов]], к.ф.-м.н., преподаватель кафедры [[Mmp|математических методов прогнозирования]] [http://cmc.msu.ru ВМК МГУ]. Почта: v.v.kitov(at)yandex.ru.
+
[[Участник:Victor Kitov|Виктор Владимирович Китов]], к.ф.-м.н., преподаватель кафедры [[Mmp|математических методов прогнозирования]] [http://cmc.msu.ru ВМК МГУ].
 +
 
 +
Телеграм: VictorKitov
 +
 
 +
Почта: v.v.kitov(at)yandex.ru.
 +
 
 +
==Время занятий==
 +
По вторникам 16-20 - 17-55, ауд. 609.
 +
Первое занятие будет 14.02.2023.
-
==Расписание==
+
==Лекции==
-
Занятия проходят по пятницам в 16-20 в ауд. 606. Первое занятие - 22.02.2019.
+
-
==Программа==
+
[https://disk.yandex.ru/i/L3-gyBerNhNH5g Задачи глубокого обучения.]
-
* Введение в машинное и глубинное обучение
+
-
* Алгоритмы настройки нейросетей. Регуляризация.
+
-
* Основные архитектуры сверточных нейросетей.
+
-
* Методы стилизации, основанные на сближении распределений.
+
-
* Методы стилизации, основанные на сопоставлении участков изображений.
+
-
* Методы стилизации видеопоследовательностей.
+
-
* Генеративно-состязательные сети и их применения для стилизации и повышения качества изображений.
+
 +
[https://disk.yandex.ru/i/X92ZQYaDmJdMSA Нейросети. Многослойный персептрон.]
-
=Материалы лекций=
+
[https://disk.yandex.ru/i/yzx2n6_GAeknVA Оптимизация нейросетей.]
-
===Введение в машинное обучение.===
+
[https://disk.yandex.ru/i/1Myn1D-_A-nxRg Сверточные нейросети.]
-
[https://yadi.sk/i/IfR0TdxpHAhmRA Презентация].
+
-
===Многослойный персептрон.===
+
[https://disk.yandex.ru/i/lZEK0TYOIg2Dhw Оптимизационный метод переноса стиля.]
-
[https://yadi.sk/i/H_Oi0oL1tzqBRw Презентация].
+
-
===Сверточные нейросети.===
+
[https://disk.yandex.ru/i/lLfe3zOC0IX28Q Трансформационный метод переноса стиля.]
-
[https://yadi.sk/i/jIbSmgR_2akThg Презентация].
+
-
===Модели переноса стиля.===
+
[https://disk.yandex.ru/i/9jzeENMDEA3-eA Патчевый метод переноса стиля.]
-
[https://yadi.sk/i/NpCyttnBnQknzg Презентация].
+
-
===Улучшения переноса стиля 1.===
+
[https://disk.yandex.ru/i/4RMfxk1Lg5eC9Q Технические улучшения методов стилизации изображений.]
-
[https://yadi.sk/i/uCeb3mYj0q5xbw Презентация].
+
-
===Улучшения переноса стиля 2.===
+
[https://disk.yandex.ru/i/GJQPwB02CJXoaA Концептуальные улучшения методов стилизации изображений.]
-
[https://yadi.sk/i/MakcK8WK2SmxbA Презентация].
+
-
===Мультистилевой онлайн перенос стиля.===
+
[https://disk.yandex.ru/i/f7D9e7dX-iOfjA Мульти-стилевые трансформационные модели.]
-
[https://yadi.sk/i/AGvHwmQbD5dOuQ Презентация].
+
-
===Расширение обучающей выборки.===
+
[https://disk.yandex.ru/i/G2nm-lSOWWRIgw Сингулярное разложение.]
-
[https://yadi.sk/i/mgfcDzHfp6t4ww Презентация].
+
-
===Фрагментарный перенос стиля.===
+
[https://disk.yandex.ru/i/ng48clrTsdE_6w Семантическая сегментация.]
-
[https://yadi.sk/i/Q1i_fZyduk2u0w Презентация].
+
-
===Перенос стиля для видео.===
+
[https://disk.yandex.ru/i/gN5hPPNT8V8EdQ Детекция объектов и instance-сегментация.]
-
[https://yadi.sk/i/VF5v6AM86U6OKQ Презентация].
+
=Рекомендуемые ресурсы=
=Рекомендуемые ресурсы=

Версия 10:20, 16 мая 2023


О курсе

Спецкурс проходит на ф-те ВМиК в весеннем семестре и посвящен задаче автоматической стилизации изображений, в которой входное изображение необходимо отобразить в стиле, задаваемым другим изображением. Например, это может быть стилизация семейной фотографии под стиль известного художника, либо стилизация дневного фото в ночное, либо преобразование фотогрфии в схематичную книжную иллюстрацию. Для решения задачи существуют современные подходы переноса стиля (style transfer) и генеративно-состязательные сети (generative adversarial networks). Эта задача широко используется в индустрии разлечений (например, мобильное приложение Prisma было самым скачиваемым на Android в странах СНГ в течение 10 дней после выхода), при обработке фотографий и дизайне (функции стилизации были добавлены в Adobe Photoshop 2021), может применяться в мультипликации, наложении спецэффектов в фильмах, видеоиграх и средствах дополненной реальности, а также для более точной настройки методов машинного при обучении на одной предметной области, а применении модели к другой (transfer learning). Помимо изображений указанный подход применим для видеопоследовательностей и данных из других предметных областей (текст, речь и музыка). Основные методы стилизации были предложены в последние 7 лет и опираются на глубокие нейронные сети, базовому изучению которых посвящена начальная часть курса.

Занятия проходят в формате лекций. В процессе прохождения курса каждый студент должен сделать презентацию основных идей и подходов одной из недавних статей, посвященных стилизации изображений, а также представить свои идеи улучшений традиционных методов стилизации изображений и их обосновать.

Экзамен

список билетов.

Лектор

Виктор Владимирович Китов, к.ф.-м.н., преподаватель кафедры математических методов прогнозирования ВМК МГУ.

Телеграм: VictorKitov

Почта: v.v.kitov(at)yandex.ru.

Время занятий

По вторникам 16-20 - 17-55, ауд. 609. Первое занятие будет 14.02.2023.

Лекции

Задачи глубокого обучения.

Нейросети. Многослойный персептрон.

Оптимизация нейросетей.

Сверточные нейросети.

Оптимизационный метод переноса стиля.

Трансформационный метод переноса стиля.

Патчевый метод переноса стиля.

Технические улучшения методов стилизации изображений.

Концептуальные улучшения методов стилизации изображений.

Мульти-стилевые трансформационные модели.

Сингулярное разложение.

Семантическая сегментация.

Детекция объектов и instance-сегментация.

Рекомендуемые ресурсы

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%28%D0%92.%D0%92.%D0%9A%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2%29»
Личные инструменты