Конушин А. С. - Компьютерное зрение - Задача сегментации

0:00:10 1. Извлечение объекта. Сегментация без учителя 0:02:25 2. Семантическая сегментация 0:03:38 3. Сегментация экземпляров 0:04:55 4. Паноптическая сегментация 0:06:10 5. Оценка точности сегментации 0:07:25 6. Интерактивная сегментация 0:11:10 7. Формализация задачи и графическая модель 0:15:22 8. Факторизация совместного распределения. Теорема Хаммерсли-Клиффорда 0:22:05 9. Факторы в моделе изображения 0:26:15 10. Бинарная сегментация 0:29:05 11. Минимальный разрез сети 0:32:16 12. GrabCut удаление фона. Итеративные разрезы графов 0:45:15 13. Визуализация сегментации. Суперпиксели 0:47:42 14. Пресегментация через кластеризацию 0:50:55 15. Алгоритм SLIC 0:56:26 16. Семантическая сегментацияю CRF 1:00:20 17. Плотносвязные CRF. Билатеральная фильтрация 1:03:10 18. Нейросетевые модели для сегментации 1:06:32 19. Транспонированная свертка 1:07:50 20. Полносверточные сети 0:14:53 21. U-Net 0:16:25 22. Hourglass 1:18:03 23. RefineNet. Light RefineNet 1:23:00 24. Deep GrabCut 1:25:18 25. Mask R-CNN 1:28:10 26. Задача нахождения ключевых точек