Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(О курсе)
(О курсе)
Строка 3: Строка 3:
==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 при 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 отобразить в стиле, задаваемым другим изображением. Например, это может быть стилизация семейной фотографии под стиль известного художника, либо стилизация дневного фото в ночное, либо изменение зимней панорамы в летнюю. Для решения задачи предлагаются современные подгоды переноса стиля (style transfer) и генеративно-состязательные сети (generative adversarial networks). Эта задача широко используется в индустрии разлечений (например, мобильное приложение Prisma было самым скачиваемым на Android в странах СНГ в течение 10 дней после выхода), обработке фотографий и дизайне (функции стилизации были добавлены в Adobe Photoshop 2021), а также может применяться в мультипликации, наложении спецэффектов в фильмах, видеоиграх и средствах дополненной реальности, а также для более точной настройки методов машинного обучения при обучении на одной предметной области, а применении модели к другой. Помимо изображений указанный подход применим для видеопоследовательностей и данных из других предметных областей (текст, речь и музыка). Основные методы стилизации были предложены в последние 7 лет и опираются на глубокие нейронные сети, базовому изучению которых посвящена начальная часть курса.
==Лектор==
==Лектор==

Версия 22:31, 27 января 2022


О курсе

Спецкурс проходит на ф-те ВМиК в весеннем семестре и посвящен задаче автоматической стилизации изображений, в которой входное изображение необходимо отобразить в стиле, задаваемым другим изображением. Например, это может быть стилизация семейной фотографии под стиль известного художника, либо стилизация дневного фото в ночное, либо изменение зимней панорамы в летнюю. Для решения задачи предлагаются современные подгоды переноса стиля (style transfer) и генеративно-состязательные сети (generative adversarial networks). Эта задача широко используется в индустрии разлечений (например, мобильное приложение Prisma было самым скачиваемым на Android в странах СНГ в течение 10 дней после выхода), обработке фотографий и дизайне (функции стилизации были добавлены в Adobe Photoshop 2021), а также может применяться в мультипликации, наложении спецэффектов в фильмах, видеоиграх и средствах дополненной реальности, а также для более точной настройки методов машинного обучения при обучении на одной предметной области, а применении модели к другой. Помимо изображений указанный подход применим для видеопоследовательностей и данных из других предметных областей (текст, речь и музыка). Основные методы стилизации были предложены в последние 7 лет и опираются на глубокие нейронные сети, базовому изучению которых посвящена начальная часть курса.

Лектор

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

Время занятий

Будет анонсировано на первой неделе весеннего семестра. Спецкурс будет проходить в удаленном формате через zoom в вечернее время.

Лекции

Введение в машинное обучение.

Градиентный спуск

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