Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Рекомендуемые ресурсы)
 
(67 промежуточных версий не показаны.)
Строка 3: Строка 3:
==О курсе==
==О курсе==
-
Спецкурс проходит на ф-те ВМиК в весеннем семестре 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 расширения обучающей выборки путем вариации 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.
+
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.
-
==Экзамен==
+
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.
-
[https://yadi.sk/i/AdqMYWQ36bh0VA Билеты к экзамену]
+
-
[https://yadi.sk/i/FfPdQOvLP2AAmg Видео-лекция по стилизации видео]
+
Пройденный спецкурс вы можете позже перезачесть в учебной части на 4м курсе (по учебному плану вам тогда нужно проходить спецкурс по выбору). Спецкурс познакомит вас с нейросетями - их основными архитектурами (многослойный персептрон, сверточная сеть, автокодировщик, генеративно-состязательные сети), что может служить преимуществом при распределении на кафедры соответствующей направленности.
==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].
-
==Расписание==
+
Телеграм: VictorKitov
-
Занятия проходят по четвергам в 18-00 в ауд. 612. Первое занятие - 20.02.2020.
+
-
==Программа==
+
Почта: v.v.kitov(at)yandex.ru.
-
* 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.
+
-
* Генеративно-состязательные сети и их применения для стилизации и повышения качества изображений.
+
-
=Задание=
+
==Время занятий==
-
В рамках спецкурса всем участникам выдается задание - подготовить обзорный доклад по статьям по стилизации изображений и рассказать свои идеи улучшений предложенных методов.
+
По вторникам 16-20 - 17-55, ауд. 609.
 +
Первое занятие будет 20.02.2024.
-
=Материалы лекций=
+
==Лекции==
-
[https://yadi.sk/i/IfR0TdxpHAhmRA Введение в машинное обучение.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/V2u_WSI3EhMETA Задачи глубокого обучения.]
-
[https://yadi.sk/i/H_Oi0oL1tzqBRw Многослойный персептрон.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/Sq3fbS8dcKzxWA Нейросети. Многослойный персептрон.]
-
[https://yadi.sk/i/jIbSmgR_2akThg Сверточные нейросети.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/-mnCj8EseyXOUg Сверточные нейросети.]
-
[https://yadi.sk/i/XnAZ-fLKX9Bpmg Основные архитектуры сверточных нейросетей.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/J9lZG_L9ZqVtcQ Расширение обучающей выборки.]
-
[https://yadi.sk/i/fHZUcrVFWFbODw Оптимизационный метод переноса стиля.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/p_pzkp4U9dmknA Оптимизационный метод переноса стиля.]
-
[https://yadi.sk/i/_6AInrhKcJzl9A Трансформационный метод переноса стиля.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/Q9TCAc5I0Uxx4g Трансформационный метод переноса стиля.]
-
[https://yadi.sk/i/dzghc0Ufxi7zMw Перенос стиля, основанный на патчах.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/rcnl8o_q09dNiQ Патчевый метод переноса стиля.]
-
[https://yadi.sk/i/TGA1AOP64G1a_Q Технические улучшения.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/zmo6vx8_6n3Z0Q Технические улучшения методов стилизации изображений.]
-
[https://yadi.sk/i/gVypaP4Kmql_rw Концептуальные улучшения.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/j1nf8Ck13TCavQ Концептуальные улучшения методов стилизации изображений.]
-
[https://yadi.sk/i/uiDNs7aAe2-tUw Мульти-стилевые трансформационные модели.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/Ej2UQI4eiuNknw Мульти-стилевые трансформационные модели.]
-
[https://yadi.sk/i/QwndMEu3to27dg Расширение обучающей выборки.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/it6nzR-oULcZZA Стилизация видео-данных.]
-
[https://yadi.sk/i/MVFsFttnAV_YMg Генеративно-состязательные сети.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/SjTwiaO-gh_DWQ Генеративно-состязательные сети.]
-
[https://yadi.sk/i/Te1zloUyBE0diQ Перенос стиля для видео.]
 
-
[https://yadi.sk/i/gwVql6oddlKuQg Компактные представления слов.]
+
=Экзамен=
-
 
+
Оценка за спецкурс ставится только по результатам устного экзамена.
-
[https://yadi.sk/i/nd48U2atjQKs2Q Сверточные сети для работы с текстами.]
+
-
 
+
-
[https://yadi.sk/i/by75OE1sDbR4Lg Реккурентные сети для работы с текстами.]
+
-
 
+
-
[https://yadi.sk/i/3vNqPKSwm02PoQ Применения реккурентных сетей.]
+
-
 
+
-
==Экзамен==
+
-
 
+
-
Экзамен будет проходить устно в удаленном формате. 30 минут будет дано на подготовку, можно пользоваться любыми материалами.
+
=Рекомендуемые ресурсы=
=Рекомендуемые ресурсы=
-
* Примеры переноса стиля для видео: [https://www.youtube.com/watch?v=Khuj4ASldmU пример 1], [https://www.youtube.com/watch?v=vMyMUNvsGfQ пример 2], [https://www.youtube.com/watch?v=BcflKNzO31A пример 3].
+
* [https://deepmachinelearning.ru Глубокое машинное обучение], онлайн-учебник по машинному обучению и нейросетям.
-
* [https://arxiv.org/pdf/1705.04058.pdf Обзорная статья по переносу стиля для изображений.]
+
* [https://arxiv.org/pdf/1705.04058.pdf Обзорная статья по переносу стиля на изображениях.]
-
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv Лекции курса в Стэнфорде по сверточным нейронным сетям.]
+
* [https://pytorch.org/tutorials/ Образовательные материалы по библиотеке PyTorch.]
-
* [http://www.pittnuts.com/2015/07/top-conferences-on-machine-learning-and-computer-vision/ Топовые конференции по машинному обучению и компьютерному зрению] (самые интересные статьи там)
+
* [https://scholar.google.ru/ Поиск google по статьям.]
* [https://scholar.google.ru/ Поиск google по статьям.]
-
* [https://pytorch.org/tutorials/ Образовательные материалы по библиотеке глубинного обучения PyTorch.]
 
-
* [http://d2l.ai/index.html Книга по глубинному обучению.]
 

Текущая версия


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.

Пройденный спецкурс вы можете позже перезачесть в учебной части на 4м курсе (по учебному плану вам тогда нужно проходить спецкурс по выбору). Спецкурс познакомит вас с нейросетями - их основными архитектурами (многослойный персептрон, сверточная сеть, автокодировщик, генеративно-состязательные сети), что может служить преимуществом при распределении на кафедры соответствующей направленности.

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 20.02.2024.

Лекции

Задачи глубокого обучения.

Нейросети. Многослойный персептрон.

Сверточные нейросети.

Расширение обучающей выборки.

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.

Стилизация видео-данных.

Генеративно-состязательные сети.


Экзамен

Оценка за спецкурс ставится только по результатам устного экзамена.

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