Евгений Разинков - кандидат физико-математических наук, руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения группы компаний FIX и директор по науке в компании Prevision Technologies Inc. А ещё он читает лекции по машинному обучению и компьютерному зрению в Казанском Федеральном Университете.
Рассмотрим задачи компьютерного зрения: классификация, сегментация, идентификация объектов. Чем отличаются классические алгоритмы компьютерного зрения от свёрточных нейросетей? Как машины различают лица, определяют контуры объектов и рисуют несуществующих людей?
больше в группе: vk.com/neurotea
эксклюзивный контент на Патреоне: www.patreon.com/neurotea
кое-что изнутри:
- философия зрения у роботов;
- классификация изображений;
- локализация объектов на картинке;
- почему в индустрии больше проблем с данными, чем в науке;
- обнаружение объектов;
- выделение и трекинг объектов;
- распознавание лиц;
- распознавание "с улицы в магазин";
- генеративно-состязательные сети. Как машина выдумывает лица;
- красивые классические алгоритмы компьютерного зрения;
- главная проблема классических алгоритмов - немасштабируемость;
- как устроены глубокие нейросети;
- что такое персептрон;
- что сворачивают свёрточные сети;
6 - сравниваем человеческое и компьютерное зрение;
6 - что посмотреть про компьютерное зрение: Standford CS231N.
