Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Материалы лекций)
(Материалы лекций)
(16 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
__NOTOC__
__NOTOC__
[[Категория:Учебные курсы]]
[[Категория:Учебные курсы]]
-
 
-
 
-
==Телеграм-канал курса==
 
-
Телеграм-канал курса: НМОИ 2020 (invite link https://t.me/joinchat/EfgDx0ZP42S0_n14I9KgyQ), присоединяйтесь. Там будет вся актуальная информация о проводимых онлайн занятиях по курсу.
 
-
 
-
Расписание занятий:
 
-
 
-
------------------------------------------
 
-
Отдельные 2 лекции с 18-00 до 20-00 с другим идентификатором:
 
-
 
-
Тема: Нейросетевые методы обработки изображений
 
-
Время: 27 мар 2020 06:00 PM Москва
 
-
 
-
Подключиться к конференции Zoom
 
-
https://zoom.us/j/8043842932
 
-
 
-
Идентификатор конференции: 804 384 2932
 
-
------------------------------------------
 
-
 
-
 
-
Другие занятия:
 
-
 
-
Время:
 
-
* 2 апр 2020 08:00 PM
 
-
* 3 апр 2020 06:00 PM
 
-
* 3 апр 2020 07:30 PM
 
-
* 16 апр 2020 08:00 PM
 
-
* 23 апр 2020 08:00 PM
 
-
* 30 апр 2020 08:00 PM
 
-
 
-
Подключиться к конференции Zoom
 
-
https://zoom.us/j/758600546
 
-
 
-
Идентификатор конференции: 758 600 546
 
==О курсе==
==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.
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.
-
==Лектор==
+
==Взаимодействие==
-
[[Участник:Victor Kitov|Виктор Владимирович Китов]], к.ф.-м.н., преподаватель кафедры [[Mmp|математических методов прогнозирования]] [http://cmc.msu.ru ВМК МГУ]. Почта: v.v.kitov(at)yandex.ru.
+
[https://t.me/joinchat/CqyNIvwz1NE2YTk6 Группа в телеграмме]
==Расписание==
==Расписание==
-
Занятия проходят по четвергам в 18-00 в ауд. 612. Первое занятие - 20.02.2020.
+
Занятия проходят удалённо по пятницам с 19-00 до 20-30 через zoom по [https://zoom.us/j/8043842932?pwd=SUlMOFNRRDRXOG5kcm9pamZMWXdBdz09 ссылке].
-
==Программа==
+
Первое занятие 26.02.2021.
-
* 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=
+
==Лектор==
-
В рамках спецкурса всем участникам выдается задание - подготовить обзорный доклад по статьям по стилизации изображений и рассказать свои идеи улучшений предложенных методов.
+
[[Участник:Victor Kitov|Виктор Владимирович Китов]], к.ф.-м.н., преподаватель кафедры [[Mmp|математических методов прогнозирования]] [http://cmc.msu.ru ВМК МГУ]. Почта: v.v.kitov(at)yandex.ru.
=Материалы лекций=
=Материалы лекций=
 +
 +
[https://disk.yandex.ru/i/DahA9a6xJACndA Введение в машинное обучение.]
-
[https://yadi.sk/i/IfR0TdxpHAhmRA Введение в машинное обучение.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/KTNghJL8y9SWPA Многослойный персептрон (записи).]
-
 
+
-
[https://yadi.sk/i/H_Oi0oL1tzqBRw Многослойный персептрон.]
+
-
 
+
-
[https://yadi.sk/i/jIbSmgR_2akThg Сверточные нейросети.]
+
-
 
+
-
[https://yadi.sk/i/XnAZ-fLKX9Bpmg Основные архитектуры сверточных нейросетей.]
+
-
[https://yadi.sk/i/fHZUcrVFWFbODw Оптимизационный метод переноса стиля.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/i_BnuYAjWChnQg Расширение выборки изображений.]
-
[https://yadi.sk/i/_6AInrhKcJzl9A Трансформационный метод переноса стиля.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/gph7FwVAtNQ9Dw Сверточные нейросети.]
-
[https://yadi.sk/i/dzghc0Ufxi7zMw Перенос стиля, основанный на патчах.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/cpmM9us878oT7g Основные архитектуры сверточных нейросетей (классификация).]
-
[https://yadi.sk/i/TGA1AOP64G1a_Q Технические улучшения.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/vDkARFFSAE2Dhw Семантическая сегментация.]
-
[https://yadi.sk/i/gVypaP4Kmql_rw Концептуальные улучшения.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/RFZmN0Y14q4nqA Оптимизационный метод переноса стиля.]
-
[https://yadi.sk/i/uiDNs7aAe2-tUw Мульти-стилевые трансформационные модели.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/wvcSzT2NEay_zQ Трансформационный метод переноса стиля.]
-
[https://yadi.sk/i/QwndMEu3to27dg Расширение обучающей выборки.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/1GM8VR-hyxgsMw Мульти-стилевые трансформационные модели.]
-
[https://yadi.sk/i/MVFsFttnAV_YMg Генеративно-состязательные сети.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/lT4wdWb7Pu47Aw Перенос стиля, основанный на патчах.]
-
[https://yadi.sk/i/Te1zloUyBE0diQ Перенос стиля для видео.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/A31uPFZJtw3ZoA Генеративно-состязательные сети.]
-
[https://yadi.sk/i/gwVql6oddlKuQg Компактные представления слов.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/XC-1YMWi2gE9fg Приложения генеративно-состязательных сетей.]
-
[https://yadi.sk/i/nd48U2atjQKs2Q Сверточные сети для работы с текстами.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/ZURITznAGYBSSA Технические улучшения стилизации.]
 +
[https://disk.yandex.ru/i/cr8W3R3MguemNw Концептуальные улучшения стилизации.]
-
==Экзамен==
+
[https://disk.yandex.ru/i/pav8WPuuxyfqyA Расширение обучающей выборки.]
-
[https://yadi.sk/i/AdqMYWQ36bh0VA Билеты]
+
[https://disk.yandex.ru/i/N1TWXuRkctQgzQ Стилизация видео.]
=Рекомендуемые ресурсы=
=Рекомендуемые ресурсы=

Версия 18:51, 26 февраля 2021


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.

Взаимодействие

Группа в телеграмме

Расписание

Занятия проходят удалённо по пятницам с 19-00 до 20-30 через zoom по ссылке.

Первое занятие 26.02.2021.

Лектор

Виктор Владимирович Китов, к.ф.-м.н., преподаватель кафедры математических методов прогнозирования ВМК МГУ. Почта: v.v.kitov(at)yandex.ru.

Материалы лекций

Введение в машинное обучение.

Многослойный персептрон (записи).

Расширение выборки изображений.

Сверточные нейросети.

Основные архитектуры сверточных нейросетей (классификация).

Семантическая сегментация.

Оптимизационный метод переноса стиля.

Трансформационный метод переноса стиля.

Мульти-стилевые трансформационные модели.

Перенос стиля, основанный на патчах.

Генеративно-состязательные сети.

Приложения генеративно-состязательных сетей.

Технические улучшения стилизации.

Концептуальные улучшения стилизации.

Расширение обучающей выборки.

Стилизация видео.

Рекомендуемые ресурсы

Личные инструменты