Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Материалы лекций)
Строка 1: Строка 1:
__NOTOC__
__NOTOC__
[[Категория:Учебные курсы]]
[[Категория:Учебные курсы]]
-
==Объявление==
+
==Экзамен==
-
К следующему четвергу до 23-55 всем посещающим спецкурс и желающим получить по нему оценку необходимо прислать письмо:
+
Экзамен будет в пятницу 31 мая в 18-00. Встречаемся у ауд.606. Если она занята, будем искать другую, поэтому просьба не опаздывать.
-
* на адрес v.v.kitov(at)yandex.ru
+
-
* озаглавленное "Отчет по НМОИ"
+
-
* к письму должна быть приложена презентация, содержащая:
+
-
** обзор некоторой статьи по переносу стиля или смежной теме. Цитируемость статьи должна быть >=10 на [https://scholar.google.ru/ google scholar], не привествуются статьи, уже рассмотренные на лекциях.
+
-
** ваши идеи возможных улучшений технологии перенося стиля (не обязательно по выбранной статье), приветствуется конкретика (формулы, алгоритмические изменения).
+
-
* к письму должна быть приложена статья, по которой вы делаете доклад
+
==О курсе==
==О курсе==
Строка 25: Строка 19:
* Методы стилизации, основанные на сближении распределений.
* Методы стилизации, основанные на сближении распределений.
* Методы стилизации, основанные на сопоставлении участков изображений.
* Методы стилизации, основанные на сопоставлении участков изображений.
-
* Методы стилизации видеопоследовательностей.
 
* Генеративно-состязательные сети и их применения для стилизации и повышения качества изображений.
* Генеративно-состязательные сети и их применения для стилизации и повышения качества изображений.
Строка 31: Строка 24:
=Материалы лекций=
=Материалы лекций=
-
===Введение в машинное обучение.===
+
=== Введение в машинное обучение. ===
[https://yadi.sk/i/IfR0TdxpHAhmRA Презентация].
[https://yadi.sk/i/IfR0TdxpHAhmRA Презентация].
-
===Многослойный персептрон.===
+
=== Многослойный персептрон. ===
[https://yadi.sk/i/H_Oi0oL1tzqBRw Презентация].
[https://yadi.sk/i/H_Oi0oL1tzqBRw Презентация].
-
===Сверточные нейросети.===
+
=== Сверточные нейросети. ===
[https://yadi.sk/i/jIbSmgR_2akThg Презентация].
[https://yadi.sk/i/jIbSmgR_2akThg Презентация].
-
===Модели переноса стиля.===
+
=== Оптимизационный метод переноса стиля. ===
-
[https://yadi.sk/i/NpCyttnBnQknzg Презентация].
+
[https://yadi.sk/i/fHZUcrVFWFbODw Презентация].
-
===Улучшения переноса стиля 1.===
+
=== Трансформационный метод переноса стиля. ===
-
[https://yadi.sk/i/uCeb3mYj0q5xbw Презентация].
+
[https://yadi.sk/i/_6AInrhKcJzl9A Презентация].
-
===Улучшения переноса стиля 2.===
+
=== Перенос стиля, основанный на патчах. ===
-
[https://yadi.sk/i/MakcK8WK2SmxbA Презентация].
+
[https://yadi.sk/i/dzghc0Ufxi7zMw Презентация].
-
===Мультистилевой онлайн перенос стиля.===
+
=== Технические улучшения. ===
-
[https://yadi.sk/i/AGvHwmQbD5dOuQ Презентация].
+
[https://yadi.sk/i/TGA1AOP64G1a_Q Презентация].
-
===Расширение обучающей выборки.===
+
=== Концептуальные улучшения. ===
-
[https://yadi.sk/i/mgfcDzHfp6t4ww Презентация].
+
[https://yadi.sk/i/gVypaP4Kmql_rw Презентация].
-
===Фрагментарный перенос стиля.===
+
=== Мульти-стилевые трансформационные модели. ===
-
[https://yadi.sk/i/Q1i_fZyduk2u0w Презентация].
+
[https://yadi.sk/i/uiDNs7aAe2-tUw Презентация].
-
===Перенос стиля для видео.===
+
=== Расширение обучающей выборки. ===
-
[https://yadi.sk/i/VF5v6AM86U6OKQ Презентация].
+
[https://yadi.sk/i/QwndMEu3to27dg Презентация].
 +
 
 +
=== Генеративно-состязательные сети. ===
 +
[https://yadi.sk/i/MVFsFttnAV_YMg Презентация].
-
===Генеративно-состязательные сети.===
 
=Рекомендуемые ресурсы=
=Рекомендуемые ресурсы=

Версия 19:16, 22 мая 2019

Экзамен

Экзамен будет в пятницу 31 мая в 18-00. Встречаемся у ауд.606. Если она занята, будем искать другую, поэтому просьба не опаздывать.

О курсе

Спецкурс проходит на ф-те ВМиК весной 2019 года 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 вариации их 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

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 пятницам в 16-20 в ауд. 606. Первое занятие - 22.02.2019.

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.


Материалы лекций

Введение в машинное обучение.

Презентация.

Многослойный персептрон.

Презентация.

Сверточные нейросети.

Презентация.

Оптимизационный метод переноса стиля.

Презентация.

Трансформационный метод переноса стиля.

Презентация.

Перенос стиля, основанный на патчах.

Презентация.

Технические улучшения.

Презентация.

Концептуальные улучшения.

Презентация.

Мульти-стилевые трансформационные модели.

Презентация.

Расширение обучающей выборки.

Презентация.

Генеративно-состязательные сети.

Презентация.


Рекомендуемые ресурсы

Личные инструменты