Участник:Anton
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 7: | Строка 7: | ||
ассистент кафедры [[ММП]] факультета [[ВМК]] [[МГУ]] | ассистент кафедры [[ММП]] факультета [[ВМК]] [[МГУ]] | ||
| - | |||
| - | |||
[http://bayesgroup.ru/people/aosokin/ English homepage] | [http://bayesgroup.ru/people/aosokin/ English homepage] | ||
| Строка 26: | Строка 24: | ||
== Избранные научные публикации == | == Избранные научные публикации == | ||
| + | *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] | *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. [[Media:OsokinThesis.pdf|текст (pdf)]] [[Media:OsokinSynopsis.pdf|автореферат (pdf)]] | + | *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://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] | *[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] | ||
Версия 07:44, 6 июля 2014
| Антон Осокин, к.ф.-м.н.
ассистент кафедры ММП факультета ВМК МГУ  |
Научные интересы
- Машинное обучение
- Компьютерное зрение
- Графические модели
- Дискретная и непрерывная оптимизация
Избранные научные публикации
- 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
- 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_v0.4.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: 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
- 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
Спецкурс «Байесовские методы машинного обучения»
Курс «Графические модели»
Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»
Семинары в поддержку курса «Графические модели» , ШАД
Практикум на ЭВМ (317)
