Список всех тем лекций

Лекция 1. Понятие о компьютерном зрении. Цветовые модели.
Понятие о компьютерном зрении Марра Алгоритм поиска лиц Viola-Jones Глубинное обучение Цифровое изображение Камера обскура Перспективные искажения Современная камера Свет и цвет Восприятие цвета Модели цвета Закон аддитивности Грассмана Модель CIE RGB Нелинейность яркости Модель sRGB Модель HSV Первые цветные фотографии Особенности человеческого зрения Тональная и цветовая коррекция изображения Оценка параметров цветокоррекции

Лекция 2. Сопоставление изображений.
Совмещение изображений Построение панорамы Перспективная проекция 3D преобразование изображений Гомография Цилиндрические и сферические координаты Прямое выравнивание и метрики Пирамида изображений Особенности объекта Детектор Харриса Инвариантность Детектора Харриса Поиск пятен (блобов) Многомасштабный детектор блобов Дескрипторы Оценка ориентации градиента RANSAC Функции качества M-SAC Алгоритм сопоставления изображений

Лекция 3. Классификация и поиск похожих изображений.
Классификация изображений и атрибуты объектов Создание коллекций Кластеризация "Мешок слов" Локальные бинарные шаблоны Метод "визуальных слов" Поиск похожих изображений

Лекция 4. Введение в сверточные нейросети.
Модель Маккалока-Питтса Градиентный метод обучения Задание нейросети Линейный персептрон Обучение персептрона Проблемы обучения нейросетей Нейросети для обработки изображений Сверточные сети Переобучение

Лекция 5. Развитие нейросетевых методов.
Визуализация работы нейросети UMAP - визуализация Нейросетевые признаки Дообучение AlexNet Spatial Pyramid Pooling VGG архитектура Архитектура Inception Проблема глубины нейросети Residual net DenseNet Нейросетевые признаки для поиска похожих изображений Полносвязные и сверточные дескрипторы Triplet-loss

Лекция 6. Выделение объектов или детектор объектов.
Локализация Оценка качества детектора Протокол разметки Метод скользящего окна Hard-negative mining Каскад Уточнение (регрессия) ограничивающего прямоугольника bbox Резюме метода R-CNN ROI-pooling ROI-Align Fast R-CNN Region proposal network Faster R-CNN Детектор YOLO Single Shot Detectdor Feature Pyramid Network RetinaNet Focal Loss Перспективы развития

Лекция 7. Задача сегментации.
Сегментация без учителя Семантическая сегментация Сегментация экземпляров Паноптическая сегментация Оценка точности сегментации Интерактивная сегментация Формализация задачи и графическая модель Теорема Хаммерсли-Клиффорда Факторы в модели изображения Бинарная сегментация Минимальный разрез сети Итеративные разрезы графов Суперпиксели Пресегментация через кластеризацию Алгоритм SLIC Семантическая сегментация CRF Билатеральная фильтрация Нейросетевые модели для сегментации Транспонированная свертка Полносверточные сети U-Net Hourglass Light RefineNet Deep GrabCut Mask R-CNN Задача нахождения ключевых точек

Лекция 8. Модификация изображений.
Модификация изображений Визуализация вектор-признаков Реконструкция Методы переноса стиля Описание и реконструкция стиля Интерполяция глубоких признаков Стилизация с perception loss 8.Universal Style Transfer Генерация текстур и постобработка Синтез изображений Векторная арифметика Wasserstein GAN Conditional GAN PIX2PIX Patch GAN Cycle GAN Style GAN SPADE Резюме лекции

Лекция 9. Основы анализа видеоданных.
Виды видео Сценарии съемки Оценка оптического потока (движения) Middleburry optical flow dataset KITTI датасет MPI Sintel Классический подход к оценке оптического потока FlowNet PWC-Net (Pyramid, Cost volume) Отслеживание объектов в видео VOT Challenge Стандартная схема итеративного трекинга GOTURN Multiple Object Tracking (MOT) Duke MTMC Detection by tracking Ограничение трекеров Online VS offline tracking Компоненты функции сходства (affinity) Ассоциация прямо по IoU Simple Online and Realtime Tracking (SORT) SORT + DA Распознавание событий Коллекции для распознания действий и событий Распознавание действий Dense trajectories Two-stream CNN model Dense trajectories + deep features Текущие тенденции

Лекция 10. Разреженная трехмерная реконструкция.
3D реконструкция Разреженная трехмерная реконструкция Модель формирования изображения Перспективная проекция Матрица однородной проекции Уравнение перспективной проекции Внутренняя калибровка Радиальная дисторсия Разреженная 3D реконструкция Структура из движения Целевая функция Эпиполярная геометрия Эпиполярные ограничения Калиброванный случай Некалиброванный случай Гомография как вырожденный случай Подзадачи структуры и движения DLT- метод Gold standart Калибровочный шаблон 8-и точечный алгоритм Оценка структуры сцены - задача триангуляции Подход к задаче структуры движения Метод связок Bundle adjusment Неоднозначность решения Фотограмметрия Граф связности изображений Выбор опорной пары Система глобального позиционирования Визуальная хронология Резюме

Лекция 11. Плотная трехмерная реконструкция.
Стереопсис Бинокулярное зрение и ректификация Радиальная развертка (Polar rectification) Триангуляция Диспаритет, карты диспаритета Основные трудности поиска диспаритета WTA Наивный алгоритм Обучение с помощью CNN Проблема сохранения границ Минимизация энергии Алгоритм Scanline optimization Алгоритм на основе MST Алгоритм Semi-global matching Алгоритм Simple tree Базовый алгоритм Резюме бинокулярного стерео Задача многовидовой реконструкции ETH3D Принцип фото-согласования Схема объединения карт глубины Деформируемые поверхности Методы на основе фрагментов PMVS Фотосогласованность Алгоритм на основе фрагментов Масштабирование конструкции Визуальный тест Тьюринга COLMAP Реконструкция лица человека, моментальное 3D Резюме