Участник:Victor Kitov

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Примеры автоматической стилизации изображений)
(Примеры автоматической стилизации изображений)
Строка 24: Строка 24:
Нейросетевой перенос стиля (англ. neural style transfer) - задача отображения одного изображения в стиле другого изображения, например, фотографии в стиле картины известного художника.
Нейросетевой перенос стиля (англ. neural style transfer) - задача отображения одного изображения в стиле другого изображения, например, фотографии в стиле картины известного художника.
-
Примеры стилизаций можно получить, например, на бесплатном веб-сервисе по стилизации изображений онлайн [https://alterdraw.com/ru/ AlterDraw].
+
Примеры стилизаций можно получить, например, используя ''бесплатное онлайн-приложение для стилизации изображений [https://alterdraw.com/ru/ AlterDraw]''.
[[Изображение:Style_transfer_demo_3.jpg|500px]]
[[Изображение:Style_transfer_demo_3.jpg|500px]]

Версия 21:29, 22 апреля 2021

Виктор Китов

Преподаватель кафедры математических методов прогнозирования ВМК МГУ.

Читает лекции по курсам:

  1. Математические методы распознавания образов (курс посвящен основам машинного обучения, основополагающий курс для бакалавров 3го курса).
  2. Нейросетевые методы обработки изображений (для бакалавров)
  3. Глубинное обучение (для магистров, частичное участие)

Почта: v.v.kitov (at) yandex.ru

Больше информации: персональный веб-сайт.


Сфера научных интересов

  1. Автоматический перенос стиля, при котором фотография/видео стилизуются под заданную стилевую картину-образец.
  2. Обработка изображений глубокими нейронными сетями.

Примеры автоматической стилизации изображений

Нейросетевой перенос стиля (англ. neural style transfer) - задача отображения одного изображения в стиле другого изображения, например, фотографии в стиле картины известного художника.

Примеры стилизаций можно получить, например, используя бесплатное онлайн-приложение для стилизации изображений AlterDraw.

Практический опыт

Виктор Китов имеет разнообразный опыт применения методов машинного обучения и распознавания образов на практике. Он работал в компаниях Форексис, Связной-Логистика, Huawei-Technologies, Вычислительном центре им.Дородницына, Электронная Москва, и занимался задачами прогнозирования спроса в крупных розничных сетях, загрузки сетей сотовых операторов, а также тематическим моделированием и кредитным скорингом.

Академический опыт

Результаты научной работы Китова В.В. докладывались на ведущих отечественных конференциях, публикации насчитывают более 20 опубликованных работ, также он является соавтором одного патента в Китае. Помимо кафедры ММП на ф-те ВМиК МГУ, Китов В.В. неоднократно преподавал курс по машинному обучению в университете Иннополис, Высшей школе экономики, Сколковском институте, на магистерской программе Тинькофф-финтех, а также в Imperial College в Лондоне.

Личные инструменты