Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)
Материал из MachineLearning.
| Строка 24: | Строка 24: | ||
=Материалы лекций= | =Материалы лекций= | ||
| - | + | [https://yadi.sk/i/IfR0TdxpHAhmRA Введение в машинное обучение.] | |
| - | [https://yadi.sk/i/IfR0TdxpHAhmRA | + | |
| - | + | [https://yadi.sk/i/H_Oi0oL1tzqBRw Многослойный персептрон.] | |
| - | [https://yadi.sk/i/H_Oi0oL1tzqBRw | + | |
| - | + | [https://yadi.sk/i/jIbSmgR_2akThg Сверточные нейросети.] | |
| - | [https://yadi.sk/i/jIbSmgR_2akThg | + | |
| - | + | [https://yadi.sk/i/fHZUcrVFWFbODw Оптимизационный метод переноса стиля.] | |
| - | [https://yadi.sk/i/fHZUcrVFWFbODw | + | |
| - | + | [https://yadi.sk/i/_6AInrhKcJzl9A Трансформационный метод переноса стиля.] | |
| - | [https://yadi.sk/i/_6AInrhKcJzl9A | + | |
| - | + | [https://yadi.sk/i/dzghc0Ufxi7zMw Перенос стиля, основанный на патчах.] | |
| - | [https://yadi.sk/i/dzghc0Ufxi7zMw | + | |
| - | + | [https://yadi.sk/i/TGA1AOP64G1a_Q Технические улучшения.] | |
| - | [https://yadi.sk/i/TGA1AOP64G1a_Q | + | |
| - | + | [https://yadi.sk/i/gVypaP4Kmql_rw Концептуальные улучшения.] | |
| - | [https://yadi.sk/i/gVypaP4Kmql_rw | + | |
| - | + | [https://yadi.sk/i/uiDNs7aAe2-tUw Мульти-стилевые трансформационные модели.] | |
| - | [https://yadi.sk/i/uiDNs7aAe2-tUw | + | |
| - | + | [https://yadi.sk/i/QwndMEu3to27dg Расширение обучающей выборки.] | |
| - | [https://yadi.sk/i/QwndMEu3to27dg | + | |
| - | + | [https://yadi.sk/i/MVFsFttnAV_YMg Генеративно-состязательные сети.] | |
| - | [https://yadi.sk/i/MVFsFttnAV_YMg | + | |
Версия 19:19, 22 мая 2019
Экзамен
Экзамен будет в пятницу 31 мая в 18-00. Встречаемся у ауд.606. Если она занята, будем искать другую, поэтому просьба не опаздывать.
О курсе
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.
Лектор
Виктор Владимирович Китов, к.ф.-м.н., преподаватель кафедры математических методов прогнозирования ВМК МГУ. Почта: v.v.kitov(at)yandex.ru.
Расписание
Занятия проходят по пятницам в 16-20 в ауд. 606. Первое занятие - 22.02.2019.
Программа
- 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.
Материалы лекций
Оптимизационный метод переноса стиля.
Трансформационный метод переноса стиля.
Перенос стиля, основанный на патчах.
Мульти-стилевые трансформационные модели.
Генеративно-состязательные сети.
Рекомендуемые ресурсы
- Примеры переноса стиля для видео: пример 1, пример 2, пример 3.
- Обзорная статья по переносу стиля для изображений.
- Лекции курса в Стэнфорде по сверточным нейронным сетям.
- Топовые конференции по машинному обучению и компьютерному зрению (самые интересные статьи там)
- Поиск google по статьям.
- Образовательные материалы по библиотеке глубинного обучения PyTorch.
- Книга по глубинному обучению.
