Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Экзамен)
(Экзамен)
 
Строка 7: Строка 7:
==Экзамен==
==Экзамен==
[https://yadi.sk/i/fiOqsFojRz6K1w Билеты к экзамену]
[https://yadi.sk/i/fiOqsFojRz6K1w Билеты к экзамену]
 +
[https://yadi.sk/i/FfPdQOvLP2AAmg Видео-лекция по стилизации видео]
[https://yadi.sk/i/FfPdQOvLP2AAmg Видео-лекция по стилизации видео]

Текущая версия


О курсе

Спецкурс проходит на ф-те ВМиК в весеннем семестре 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 расширения обучающей выборки путем вариации 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.

Экзамен

Билеты к экзамену


Видео-лекция по стилизации видео

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 четвергам в 18-00 в ауд. 612. Первое занятие - 20.02.2020.

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.

Задание

В рамках спецкурса всем участникам выдается задание - подготовить обзорный доклад по статьям по стилизации изображений и рассказать свои идеи улучшений предложенных методов.

Материалы лекций

Введение в машинное обучение.

Многослойный персептрон.

Сверточные нейросети.

Основные архитектуры сверточных нейросетей.

Оптимизационный метод переноса стиля.

Трансформационный метод переноса стиля.

Перенос стиля, основанный на патчах.

Технические улучшения.

Концептуальные улучшения.

Мульти-стилевые трансформационные модели.

Расширение обучающей выборки.

Генеративно-состязательные сети.

Перенос стиля для видео.

Компактные представления слов.

Сверточные сети для работы с текстами.

Реккурентные сети для работы с текстами.

Применения реккурентных сетей.

Экзамен

Экзамен будет проходить устно в удаленном формате. 30 минут будет дано на подготовку, можно пользоваться любыми материалами.

Рекомендуемые ресурсы

Личные инструменты