Лекция №11 Сегментация и детектирование

Одиннадцатое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС262 шестого потока обучения. Преподаватель: Антон Ганичев Дата: 00:00 Заставка 00:42 Задачи компьютерного зрения 03:12 Dataset COCO — Common Objects in Context 14:55 Семантическая сегментация (Semantic segmentation) 17:25 Способы предсказания класса для каждого пикселя 26:34 Fully Convolutional Networks 27:35 Разжимающий слой 38:24 Пирамида признаков 46:34 Метрики 52:19 Loss функции для сегментации 01:01:10 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 01:05:32 Обзор DeepLabv3 (2018) 01:09:37 Segmentation models PyTorch (SMP) 01:15:19 Детектирование (Object detection) 01:15:52 Детектирование единственного объекта 01:19:20 Детектирование нескольких объектов 01:20:55 Object proposal 01:34:07 NMS 01:36:29 Backbone для детекторов 01:41:20 YOLO 01:46:33 Instance Segmentation 01:49:23 Panoptic Segmentation 01:51:29 OWL-ViT2 (Jul 2023) 01:56:29 SAM (2023) 02:00:34 Оценка качества детекции 02:00:59 mAP — mean Average Precision 02:06:40 Практические соображения Материалы лекции: Открыть в Colab: Открыть в HTML-формате: