Участник:Anton

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 7: Строка 7:
ассистент кафедры [[ММП]] факультета [[ВМК]] [[МГУ]]
ассистент кафедры [[ММП]] факультета [[ВМК]] [[МГУ]]
-
 
-
Научный руководитель — [[Участник:Dmitry Vetrov|Дмитрий Петрович Ветров]]
 
[http://bayesgroup.ru/people/aosokin/ English homepage]
[http://bayesgroup.ru/people/aosokin/ English homepage]
Строка 26: Строка 24:
== Избранные научные публикации ==
== Избранные научные публикации ==
 +
*Anton Osokin, [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/pkohli/index.html Pushmeet Kohli]. Perceptually Inspired Layout-aware Losses for Image Segmentation. European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/07/skeletalLossesLearning_eccv2014_cameraReady.pdf pdf]
*Alexander Novikov, Anton Rodomanov, Anton Osokin, [[Участник:Dmitry Vetrov|Dmitry Vetrov]]. Putting MRFs on a Tensor Train. In International Conference on Machine Learning (ICML), 2014. JMLR: W&CP volume 32. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/05/icml2014_NROV-1.pdf pdf]; [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/05/icml2014_NROV_supplementary-1.pdf supplementary]
*Alexander Novikov, Anton Rodomanov, Anton Osokin, [[Участник:Dmitry Vetrov|Dmitry Vetrov]]. Putting MRFs on a Tensor Train. In International Conference on Machine Learning (ICML), 2014. JMLR: W&CP volume 32. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/05/icml2014_NROV-1.pdf pdf]; [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/05/icml2014_NROV_supplementary-1.pdf supplementary]
-
*Осокин А. А. Субмодулярная релаксация в задаче минимизации энергии марковского случайного поля. Кандидатская диссертация. 2014. [[Media:OsokinThesis.pdf‎|текст (pdf)]] [[Media:OsokinSynopsis.pdf‎‎|автореферат (pdf)]]
+
*Осокин А. А. Субмодулярная релаксация в задаче минимизации энергии марковского случайного поля. Кандидатская диссертация. 2014. Научный руководитель — [[Участник:Dmitry Vetrov|Дмитрий Петрович Ветров]]
 +
[[Media:OsokinThesis.pdf‎|текст (pdf)]] [[Media:OsokinSynopsis.pdf‎‎|автореферат (pdf)]]
*[http://research.microsoft.com/en-us/um/people/pkohli/index.html Pushmeet Kohli], Anton Osokin, [http://www.cs.berkeley.edu/~stefje/ Stefanie Jegelka]. A Principled Deep Random Field Model for Image Segmentation. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/07/koj_cvpr2013.pdf pdf], [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/07/koj_cvpr2013_supplement.pdf supplementary], [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/01/coopCuts_CVPR2013_v0.4.zip code]
*[http://research.microsoft.com/en-us/um/people/pkohli/index.html Pushmeet Kohli], Anton Osokin, [http://www.cs.berkeley.edu/~stefje/ Stefanie Jegelka]. A Principled Deep Random Field Model for Image Segmentation. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013. [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/07/koj_cvpr2013.pdf pdf], [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2013/07/koj_cvpr2013_supplement.pdf supplementary], [http://bayesgroup.ru/wp-content/uploads/2014/01/coopCuts_CVPR2013_v0.4.zip code]
*[http://www.psi.toronto.edu/~andrew/ Andrew Delong], [http://www.csd.uwo.ca/~olga/ Olga Veksler], Anton Osokin, and [http://www.csd.uwo.ca/~yuri Yuri Boykov]. Minimizing Sparse High-Order Energies by Submodular Vertex-Cover. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2012. [http://www.psi.toronto.edu/~andrew/papers/nips2012svc.pdf pdf]
*[http://www.psi.toronto.edu/~andrew/ Andrew Delong], [http://www.csd.uwo.ca/~olga/ Olga Veksler], Anton Osokin, and [http://www.csd.uwo.ca/~yuri Yuri Boykov]. Minimizing Sparse High-Order Energies by Submodular Vertex-Cover. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2012. [http://www.psi.toronto.edu/~andrew/papers/nips2012svc.pdf pdf]

Версия 07:44, 6 июля 2014


    Антон Осокин, к.ф.-м.н.

ассистент кафедры ММП факультета ВМК МГУ

English homepage

Научные интересы

  • Машинное обучение
  • Компьютерное зрение
  • Графические модели
  • Дискретная и непрерывная оптимизация

Избранные научные публикации

  • Anton Osokin, Pushmeet Kohli. Perceptually Inspired Layout-aware Losses for Image Segmentation. European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014. pdf
  • Alexander Novikov, Anton Rodomanov, Anton Osokin, Dmitry Vetrov. Putting MRFs on a Tensor Train. In International Conference on Machine Learning (ICML), 2014. JMLR: W&CP volume 32. pdf; supplementary
  • Осокин А. А. Субмодулярная релаксация в задаче минимизации энергии марковского случайного поля. Кандидатская диссертация. 2014. Научный руководитель — Дмитрий Петрович Ветров

текст (pdf) автореферат (pdf)

Коды

  • Код по статье с CVPR 2013 о кооперативных разрезах: coopCuts_CVPR2013_v0.4.zip
  • Matlab-интерфейс для алгоритмов минимизации энергии MRF: TRW-S и LBP в реализации В. Колмогорова: mrfMinimizerMex_trws_lbp.zip
  • Matlab-интерфейс для алгоритма Бойкова-Колмогорова для построения минимального разреза графа: graphcut_BK.zip
  • Matlab-интерфейс для алгоритма IBFS для построения минимального разреза графа (данный алгоритм часто работает быстрее алгоритма Бойкова-Колмогорова): graphcut_IBFS.zip
  • Matlab-интерфейс для алгоритма Бойкова-Колмогорова. Эта версия позволяет эффективно вычислять мин-маргиналы при помощи динамических разрезов графов. computeMinMarginals.zip
  • Matlab-интерфейс для алгоритма минимизации энергии QPBO в реализации В. Колмогорова. Данный алгоритм позволяет получать частично-оптимальные решения для MRF с бинарными переменными. qpboMex.zip
  • Matlab-интерфейс для алгоритма вычисления частично оптимальных конфигураций от Ивана Ковтуна (реализация K. Alahari). Код применим для парно-сепарабельных MRF к-значных переменных с парными потенциалами Поттса. partialOptimality_Kovtun.zip

Учебно-методическая работа

Спецкурс «Байесовские методы машинного обучения»
Курс «Графические модели»
Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»
Семинары в поддержку курса «Графические модели» , ШАД
Практикум на ЭВМ (317)

Личные инструменты