Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)
Материал из MachineLearning.
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.
- Методы стилизации видеопоследовательностей.
- Генеративно-состязательные сети и их применения для стилизации и повышения качества изображений.
Материалы лекций
Введение в машинное обучение.
Рекомендуемые ресурсы
- Примеры переноса стиля для видео: пример 1, пример 2, пример 3.
- Обзорная статья по переносу стиля для изображений.
- Лекции курса в Стэнфорде по сверточным нейронным сетям.
- Топовые конференции по машинному обучению и компьютерному зрению (самые интересные статьи там)
- Поиск google по статьям.
- Образовательные материалы по библиотеке глубинного обучения PyTorch.
- Книга по глубинному обучению.
