Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (Лекции)
(Экзамен)
 
(5 промежуточных версий не показаны.)
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 отобразить в стиле, задаваемым другим изображением. Например, это может быть стилизация семейной фотографии под стиль известного художника, либо стилизация дневного фото в ночное, либо преобразование 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 при обучении на одной предметной области, а применении модели к другой (transfer learning). 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.
+
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 преобразование фотогрфии в схематичную книжную иллюстрацию. Для решения задачи существуют современные подходы 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), при обработке фотографий и дизайне (функции стилизации были добавлены в Adobe Photoshop 2021), может применяться в мультипликации, наложении спецэффектов в фильмах, видеоиграх и средствах дополненной реальности, а также для более точной настройки методов машинного при обучении на одной предметной области, а применении модели к другой (transfer learning). 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.
Занятия проходят в формате лекций. В процессе прохождения курса каждый студент должен сделать презентацию основных идей и подходов одной из недавних статей, посвященных стилизации изображений, а также представить свои идеи улучшений традиционных методов стилизации изображений и их обосновать.
Занятия проходят в формате лекций. В процессе прохождения курса каждый студент должен сделать презентацию основных идей и подходов одной из недавних статей, посвященных стилизации изображений, а также представить свои идеи улучшений традиционных методов стилизации изображений и их обосновать.
 +
 +
==Экзамен==
 +
[https://disk.yandex.ru/i/sU37mxSPkDMOvw Процедура экзамена и список билетов].
==Лектор==
==Лектор==
Строка 29: Строка 32:
[https://disk.yandex.ru/i/lZEK0TYOIg2Dhw Оптимизационный метод переноса стиля.]
[https://disk.yandex.ru/i/lZEK0TYOIg2Dhw Оптимизационный метод переноса стиля.]
 +
 +
[https://disk.yandex.ru/i/lLfe3zOC0IX28Q Трансформационный метод переноса стиля.]
[https://disk.yandex.ru/i/9jzeENMDEA3-eA Патчевый метод переноса стиля.]
[https://disk.yandex.ru/i/9jzeENMDEA3-eA Патчевый метод переноса стиля.]
-
 
-
[https://disk.yandex.ru/i/ng48clrTsdE_6w Семантическая сегментация.]
 
-
 
-
[https://disk.yandex.ru/i/gN5hPPNT8V8EdQ Детекция объектов.]
 
[https://disk.yandex.ru/i/4RMfxk1Lg5eC9Q Технические улучшения методов стилизации изображений.]
[https://disk.yandex.ru/i/4RMfxk1Lg5eC9Q Технические улучшения методов стилизации изображений.]
[https://disk.yandex.ru/i/GJQPwB02CJXoaA Концептуальные улучшения методов стилизации изображений.]
[https://disk.yandex.ru/i/GJQPwB02CJXoaA Концептуальные улучшения методов стилизации изображений.]
-
 
-
[https://disk.yandex.ru/i/lLfe3zOC0IX28Q Трансформационный метод переноса стиля.]
 
[https://disk.yandex.ru/i/f7D9e7dX-iOfjA Мульти-стилевые трансформационные модели.]
[https://disk.yandex.ru/i/f7D9e7dX-iOfjA Мульти-стилевые трансформационные модели.]
-
[https://disk.yandex.ru/i/0nxeVzY-misuYw Стилизация видеоданных.]
+
[https://disk.yandex.ru/i/ng48clrTsdE_6w Семантическая сегментация.]
 +
 
 +
[https://disk.yandex.ru/i/gN5hPPNT8V8EdQ Детекция объектов.]
[https://disk.yandex.ru/i/ps83_Hr5W_7P-g Генеративно-состязательные сети.]
[https://disk.yandex.ru/i/ps83_Hr5W_7P-g Генеративно-состязательные сети.]

Текущая версия


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 преобразование фотогрфии в схематичную книжную иллюстрацию. Для решения задачи существуют современные подходы 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), при обработке фотографий и дизайне (функции стилизации были добавлены в Adobe Photoshop 2021), может применяться в мультипликации, наложении спецэффектов в фильмах, видеоиграх и средствах дополненной реальности, а также для более точной настройки методов машинного при обучении на одной предметной области, а применении модели к другой (transfer learning). 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.

Занятия проходят в формате лекций. В процессе прохождения курса каждый студент должен сделать презентацию основных идей и подходов одной из недавних статей, посвященных стилизации изображений, а также представить свои идеи улучшений традиционных методов стилизации изображений и их обосновать.

Экзамен

Процедура экзамена и список билетов.

Лектор

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

Время занятий

Занятия проходят в удаленном формате по понедельникам 18-00 - 19-30 по ссылке. Первое занятие 14 февраля.

Лекции

Нейросети. Многослойный персептрон.

Оптимизация методами градиентного и стохастического градиентного спуска.

DropOut, Batch-нормализация.

Сверточные нейросети.

Расширение выборки изображений.

Архитектуры сверточных нейросетей для задачи классификации.

Оптимизационный метод переноса стиля.

Трансформационный метод переноса стиля.

Патчевый метод переноса стиля.

Технические улучшения методов стилизации изображений.

Концептуальные улучшения методов стилизации изображений.

Мульти-стилевые трансформационные модели.

Семантическая сегментация.

Детекция объектов.

Генеративно-состязательные сети.

Приложения генеративно-состязательных сетей.

Рекомендуемые ресурсы

Личные инструменты