Участник:Anton

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(link to the arXiv for the TPAMI paper)
 
(47 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
-
Осокин Антон, [[МГУ]], факультет [[ВМиК]], кафедра [[ММП]], группа 517
+
__NOTOC__
-
'''Научный руководитель''' - [[Участник:Dmitry Vetrov|Дмитрий Петрович Ветров]]
+
{| style="border:0px;"
 +
|-
 +
|[[Изображение:OsokinFace.jpg|100px]]   
 +
|'''Антон Осокин''', к.ф.-м.н.
 +
 
 +
В настоящее время (2014-2016) я постдок в [http://www.di.ens.fr/sierra/ SIERRA team], INRIA and École Normale Supérieure, Париж.
 +
 
 +
C 2007 г. я член группы [http://bayesgroup.ru/ байесовских методов машинного обучения] и по 2014 год я был постоянным участником прекрасного [[Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)| спецсеминара]].
 +
 
 +
[http://www.di.ens.fr/~aosokin/ English homepage]
 +
 
 +
<imagemap>
 +
Image:Envelope.jpg
 +
default [[Служебная:EmailUser/Anton|Написать письмо]]
 +
desc none
 +
</imagemap>
 +
|}
 +
 
 +
== Научные интересы ==
 +
*Машинное обучение
 +
*Компьютерное зрение
 +
*Графические модели
 +
*Дискретная и непрерывная оптимизация
 +
 
 +
== Избранные научные публикации ==
 +
*Anton Osokin, [[Участник:Dmitry Vetrov|Dmitry Vetrov]]. Submodular relaxation for inference in Markov random fields. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI). Accepted. 2014. [http://arxiv.org/abs/1501.03771 pdf + supplementary], [https://github.com/aosokin/submodular-relaxation code]
 +
*Anton Osokin, [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/pkohli/index.html Pushmeet Kohli]. Perceptually Inspired Layout-aware Losses for Image Segmentation. European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/07/skeletalLossesLearning_eccv2014_cameraReady.pdf pdf]
 +
*Alexander Novikov, Anton Rodomanov, Anton Osokin, [[Участник:Dmitry Vetrov|Dmitry Vetrov]]. Putting MRFs on a Tensor Train. In International Conference on Machine Learning (ICML), 2014. JMLR: W&CP volume 32. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/05/icml2014_NROV-1.pdf pdf]; [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/05/icml2014_NROV_supplementary-1.pdf supplementary]
 +
*Осокин А. А. Субмодулярная релаксация в задаче минимизации энергии марковского случайного поля. Кандидатская диссертация. 2014. Научный руководитель — [[Участник:Dmitry Vetrov|Дмитрий Петрович Ветров]]
 +
[[Media:OsokinThesis.pdf‎|текст (pdf)]] [[Media:OsokinSynopsis.pdf‎‎|автореферат (pdf)]]
 +
*[http://research.microsoft.com/en-us/um/people/pkohli/index.html Pushmeet Kohli], Anton Osokin, [http://www.cs.berkeley.edu/~stefje/ Stefanie Jegelka]. A Principled Deep Random Field Model for Image Segmentation. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/07/koj_cvpr2013.pdf pdf], [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/07/koj_cvpr2013_supplement.pdf supplementary], [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/01/coopCuts_CVPR2013_v0.4.zip code]
 +
*[http://www.psi.toronto.edu/~andrew/ Andrew Delong], [http://www.csd.uwo.ca/~olga/ Olga Veksler], Anton Osokin, and [http://www.csd.uwo.ca/~yuri Yuri Boykov]. Minimizing Sparse High-Order Energies by Submodular Vertex-Cover. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2012. [http://www.psi.toronto.edu/~andrew/papers/nips2012svc.pdf pdf]
 +
*Anton Osokin, [[Участник:Dmitry Vetrov|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. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2012/08/SMR_HiPot12_supplementary.pdf pdf + supplementary]
 +
*[http://www.csd.uwo.ca/~adelong3/ Andrew Delong], Anton Osokin, Hossam Isack, and [http://www.csd.uwo.ca/~yuri/ Yuri Boykov]. Fast Approximate Energy Minimization with Label Costs, In International Journal of Computer Vision, 96(1):1–27, January 2012. [http://www.csd.uwo.ca/~yuri/Papers/ijcv10_labelcost.pdf pdf], [http://vision.csd.uwo.ca/code/ code]
 +
*Anton Osokin, [[Участник:Dmitry Vetrov|Dmitry Vetrov]], [http://pub.ist.ac.at/~vnk/ Vladimir Kolmogorov]. Submodular Decomposition Framework for Inference in Associative Markov Networks with Global Constraints. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2011. [http://pub.ist.ac.at/~vnk/papers/OVK_CVPR11_SMD.pdf pdf]
 +
*[http://www.csd.uwo.ca/~adelong3/ Andrew Delong], Anton Osokin, Hossam Isack, and [http://www.csd.uwo.ca/~yuri/ Yuri Boykov]. Fast Approximate Energy Minimization with Label Costs, In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2010. [http://www.csd.uwo.ca/~yuri/Papers/cvpr10.pdf pdf], [http://vision.csd.uwo.ca/code/ code]
 +
 
 +
== Заметки ==
 +
* Алгоритмы минимизации энергии на основе разрезов графов. 2013. [[Media:GraphCutNotes.pdf |pdf]]
 +
* Непараметрические байесовские методы. Процессы Дирихле. 2014. [[Media:DirichletProcessNotes.pdf |pdf]]
 +
 
 +
==Коды==
 +
*Субмодулярная релаксация [https://github.com/aosokin/submodular-relaxation github]
 +
*Код по статье с CVPR 2013 о кооперативных разрезах: [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/01/coopCuts_CVPR2013_v0.4.zip coopCuts_CVPR2013_v0.4.zip]
 +
*Matlab-интерфейс для алгоритмов минимизации энергии MRF: TRW-S и LBP в реализации [http://pub.ist.ac.at/~vnk/ В. Колмогорова]: [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/08/mrfMinimizerMex_trws_lbp.zip mrfMinimizerMex_trws_lbp.zip]
 +
*Matlab-интерфейс для алгоритма Бойкова-Колмогорова для построения минимального разреза графа: [https://github.com/aosokin/graphCutMex_BoykovKolmogorov github]
 +
*Matlab-интерфейс для алгоритма Бойкова-Колмогорова c динамическими разрезами графов: [https://github.com/aosokin/graphCutDynamicMex_BoykovKolmogorov github]
 +
*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): [https://github.com/aosokin/graphCutMex_IBFS github]
 +
*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. [https://github.com/aosokin/qpboMex github]
 +
*Matlab-интерфейс для алгоритма вычисления частично оптимальных конфигураций от Ивана Ковтуна (реализация [http://www.di.ens.fr/~alahari/ K. Alahari]). Код применим для парно-сепарабельных MRF к-значных переменных с парными потенциалами Поттса. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/08/partialOptimality_Kovtun.zip partialOptimality_Kovtun.zip]
 +
 
 +
== Учебно-методическая работа ==
 +
====ВМК МГУ====
 +
Курс [[ГМ|«Графические модели»]], семинары: [[Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011|2011]], [[Графические модели (курс лекций)/2012|2012]], [[Графические модели (курс лекций)/2013|2013]]<br>
 +
Практикум на ЭВМ (317): [[Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013|2012-2013]], [[Практикум на ЭВМ (317)/2013-2014|2013-2014]]<br>
 +
Спецсеминар [[Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"|«Байесовские методы машинного обучения»]] 2008-2014<br>
 +
 
 +
====[http://shad.yandex.ru/ ШАД]====
 +
Курс [http://shad.yandex.ru/program/graphicalmodels.xml «Графические модели»], семинары: 2011, 2012, 2013 <br>

Текущая версия


    Антон Осокин, к.ф.-м.н.

В настоящее время (2014-2016) я постдок в SIERRA team, INRIA and École Normale Supérieure, Париж.

C 2007 г. я член группы байесовских методов машинного обучения и по 2014 год я был постоянным участником прекрасного спецсеминара.

English homepage

Научные интересы

  • Машинное обучение
  • Компьютерное зрение
  • Графические модели
  • Дискретная и непрерывная оптимизация

Избранные научные публикации

  • Anton Osokin, Dmitry Vetrov. Submodular relaxation for inference in Markov random fields. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI). Accepted. 2014. pdf + supplementary, code
  • Anton Osokin, Pushmeet Kohli. Perceptually Inspired Layout-aware Losses for Image Segmentation. European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014. pdf
  • Alexander Novikov, Anton Rodomanov, Anton Osokin, Dmitry Vetrov. Putting MRFs on a Tensor Train. In International Conference on Machine Learning (ICML), 2014. JMLR: W&CP volume 32. pdf; supplementary
  • Осокин А. А. Субмодулярная релаксация в задаче минимизации энергии марковского случайного поля. Кандидатская диссертация. 2014. Научный руководитель — Дмитрий Петрович Ветров

текст (pdf) автореферат (pdf)

  • 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

Заметки

  • Алгоритмы минимизации энергии на основе разрезов графов. 2013. pdf
  • Непараметрические байесовские методы. Процессы Дирихле. 2014. pdf

Коды

  • Субмодулярная релаксация github
  • Код по статье с CVPR 2013 о кооперативных разрезах: coopCuts_CVPR2013_v0.4.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: github
  • Matlab-интерфейс для алгоритма Бойкова-Колмогорова c динамическими разрезами графов: github
  • Matlab-интерфейс для алгоритма IBFS для построения минимального разреза графа (данный алгоритм часто работает быстрее алгоритма Бойкова-Колмогорова): github
  • 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. github
  • Matlab-интерфейс для алгоритма вычисления частично оптимальных конфигураций от Ивана Ковтуна (реализация K. Alahari). Код применим для парно-сепарабельных MRF к-значных переменных с парными потенциалами Поттса. partialOptimality_Kovtun.zip

Учебно-методическая работа

ВМК МГУ

Курс «Графические модели», семинары: 2011, 2012, 2013
Практикум на ЭВМ (317): 2012-2013, 2013-2014
Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения» 2008-2014

ШАД

Курс «Графические модели», семинары: 2011, 2012, 2013

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Anton»
Личные инструменты