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:

1:50 - философия зрения у роботов;

6:35 - классификация изображений;

9:15 - локализация объектов на картинке;

13:30 - почему в индустрии больше проблем с данными, чем в науке;

14:20 - обнаружение объектов;

16:20 - выделение и трекинг объектов;

20:55 - распознавание лиц;

22:30 - распознавание "с улицы в магазин";

26:34 - генеративно-состязательные сети. Как машина выдумывает лица;

32:10 - красивые классические алгоритмы компьютерного зрения;

40:00 - главная проблема классических алгоритмов - немасштабируемость;

47:00 - как устроены глубокие нейросети;

48:50 - что такое персептрон;

51:40 - что сворачивают свёрточные сети;

61:00 - сравниваем человеческое и компьютерное зрение;

66:30 - что посмотреть про компьютерное зрение: Standford CS231N.