Участник:Anton
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(выложены коды) |
|||
Строка 39: | Строка 39: | ||
*Matlab-интерфейс для алгоритма [http://www.cs.tau.ac.il/~sagihed/ibfs/ IBFS] для построения минимального разреза графа (данный алгоритм часто работает быстрее алгоритма Бойкова-Колмогорова): [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/08/graphCut_IBFS.zip graphcut_IBFS.zip] | *Matlab-интерфейс для алгоритма [http://www.cs.tau.ac.il/~sagihed/ibfs/ IBFS] для построения минимального разреза графа (данный алгоритм часто работает быстрее алгоритма Бойкова-Колмогорова): [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/08/graphCut_IBFS.zip graphcut_IBFS.zip] | ||
*Matlab-интерфейс для алгоритма Бойкова-Колмогорова. Эта версия позволяет эффективно вычислять мин-маргиналы при помощи динамических разрезов графов. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/08/computeMinMarginals.zip computeMinMarginals.zip] | *Matlab-интерфейс для алгоритма Бойкова-Колмогорова. Эта версия позволяет эффективно вычислять мин-маргиналы при помощи динамических разрезов графов. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/08/computeMinMarginals.zip computeMinMarginals.zip] | ||
- | *Matlab-интерфейс для алгоритма минимизации энергии QPBO в реализации [http://pub.ist.ac.at/~vnk/ В. Колмогорова]. Данный алгоритм позволяет получать частично-оптимальные решения для MRF с бинарными переменными. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/08/ | + | *Matlab-интерфейс для алгоритма минимизации энергии QPBO в реализации [http://pub.ist.ac.at/~vnk/ В. Колмогорова]. Данный алгоритм позволяет получать частично-оптимальные решения для MRF с бинарными переменными. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/08/qpboMex.zip qpboMex.zip] |
== Учебно-методическая работа == | == Учебно-методическая работа == |
Версия 11:53, 12 августа 2013
Антон Осокин
ассистент кафедры ММП факультета ВМК МГУ Научный руководитель — Дмитрий Петрович Ветров |
Научные интересы
- Машинное обучение
- Компьютерное зрение
- Графические модели
- Дискретная и непрерывная оптимизация
Избранных научные публикации
- Pushmeet Kohli, Anton Osokin, Stefanie Jegelka. A Principled Deep Random Field Model for Image Segmentation. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013. pdf, supplementary, code
- Andrew Delong, Olga Veksler, Anton Osokin, and Yuri Boykov. Minimizing Sparse High-Order Energies by Submodular Vertex-Cover. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2012. pdf
- Anton Osokin, Dmitry Vetrov. Submodular Relaxation for MRFs with High-Order Potentials. HiPot: ECCV 2012 Workshop on Higher-Order Models and Global Constraints in Computer Vision, 2012. pdf + supplementary
- Andrew Delong, Anton Osokin, Hossam Isack, and Yuri Boykov. Fast Approximate Energy Minimization with Label Costs, In International Journal of Computer Vision, 96(1):1–27, January 2012. pdf, code
- Anton Osokin, Dmitry Vetrov, Vladimir Kolmogorov. Submodular Decomposition Framework for Inference in Associative Markov Networks with Global Constraints. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2011. pdf
- Andrew Delong, Anton Osokin, Hossam Isack, and Yuri Boykov. Fast Approximate Energy Minimization with Label Costs, In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2010. pdf, code
Коды
- Код по статье с CVPR 2013 о кооперативных разрезах: coopCuts_CVPR2013_v0.3.zip
- Matlab-интерфейс для алгоритмов минимизации энергии MRF: TRW-S и LBP в реализации В. Колмогорова: mrfMinimizerMex_trws_lbp.zip
- Matlab-интерфейс для алгоритма Бойкова-Колмогорова для построения минимального разреза графа: graphcut_BK.zip
- Matlab-интерфейс для алгоритма IBFS для построения минимального разреза графа (данный алгоритм часто работает быстрее алгоритма Бойкова-Колмогорова): graphcut_IBFS.zip
- Matlab-интерфейс для алгоритма Бойкова-Колмогорова. Эта версия позволяет эффективно вычислять мин-маргиналы при помощи динамических разрезов графов. computeMinMarginals.zip
- Matlab-интерфейс для алгоритма минимизации энергии QPBO в реализации В. Колмогорова. Данный алгоритм позволяет получать частично-оптимальные решения для MRF с бинарными переменными. qpboMex.zip
Учебно-методическая работа
Спецкурс «Байесовские методы машинного обучения»
Курс «Графические модели»
Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»
Семинары в поддержку курса «Графические модели» , ШАД
Практикум на ЭВМ (317)