Участник:Anton
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 26: | Строка 26: | ||
== Избранные научные публикации == | == Избранные научные публикации == | ||
| - | *[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/ | + | *[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] | ||
*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] | *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] | ||
| Строка 34: | Строка 34: | ||
==Коды== | ==Коды== | ||
| - | *Код по статье с CVPR 2013 о кооперативных разрезах: [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/ | + | *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 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: [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/11/graphCut_BK.zip graphcut_BK.zip] | *Matlab-интерфейс для алгоритма Бойкова-Колмогорова для построения минимального разреза графа: [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/11/graphCut_BK.zip graphcut_BK.zip] | ||
Версия 07:12, 21 января 2014
| 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
Избранные 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_v0.4.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)
