Курсы Лекторы Материалы О проекте
Курсы Лекторы Материалы О проекте
О проекте
Вход
Войти
Лекция 5. Развитие нейросетевых методов
Лекция из курса:
Компьютерное зрение
Конушин Антон Сергеевич
Видео не может быть загружено из-за проблем с интернет-соединением или проблем на сервере. Или формат файла не поддерживается вашим браузером.
Лекция 5. Развитие нейросетевых методов
Видео закончится через
NaN:NaN
00:00
00:00
03:00
Следующая секция начнется через 19:53
1. Визуализация работы нейросети
19:53
Следующая секция начнется через 19:53
2. UMAP - визуализация
22:08
Следующая секция начнется через 19:53
3. Нейросетевые признаки
26:02
Следующая секция начнется через 19:53
4. Дообучение
27:56
Следующая секция начнется через 19:53
5. Развитие базовых архитектур. AlexNet
34:36
Следующая секция начнется через 19:53
6. Spatial Pyramid Pooling
41:14
Следующая секция начнется через 19:53
7. VGG архитектура
49:17
Следующая секция начнется через 19:53
8. Архитектура Inception
53:00
Следующая секция начнется через 19:53
9. Проблема глубины нейросети
55:10
Следующая секция начнется через 19:53
10. Residual net
59:40
Следующая секция начнется через 19:53
11. DenseNet
1:08:41
Следующая секция начнется через 19:53
12. Нейросетевые признаки для поиска похожих изображений
1:10:35
Следующая секция начнется через 19:53
13. Полносвязные и сверточные дескрипторы
1:13:22
Следующая секция начнется через 19:53
14. Обучение представлений. Triplet-loss
Свернуть таймкоды
00:00
00:00
Скорость
x 1.00
x 0.25
x 0.50
x 0.75
x 1.00
x 1.25
x 1.5
x 1.75
x 2.00
x 3.00
x 4.00
Качество
1080p
1080p
720p
480p
00:00
00:00
Скорость
x 1.00
x 0.25
x 0.50
x 0.75
x 1.00
x 1.25
x 1.5
x 1.75
x 2.00
x 3.00
x 4.00
Качество
1080p
1080p
720p
480p

Лекция 5. Развитие нейросетевых методов

03:00
Следующая секция начнется через 19:53
1. Визуализация работы нейросети
19:53
Следующая секция начнется через 19:53
2. UMAP - визуализация
22:08
Следующая секция начнется через 19:53
3. Нейросетевые признаки
26:02
Следующая секция начнется через 19:53
4. Дообучение
27:56
Следующая секция начнется через 19:53
5. Развитие базовых архитектур. AlexNet
34:36
Следующая секция начнется через 19:53
6. Spatial Pyramid Pooling
41:14
Следующая секция начнется через 19:53
7. VGG архитектура
49:17
Следующая секция начнется через 19:53
8. Архитектура Inception
53:00
Следующая секция начнется через 19:53
9. Проблема глубины нейросети
55:10
Следующая секция начнется через 19:53
10. Residual net
59:40
Следующая секция начнется через 19:53
11. DenseNet
1:08:41
Следующая секция начнется через 19:53
12. Нейросетевые признаки для поиска похожих изображений
1:10:35
Следующая секция начнется через 19:53
13. Полносвязные и сверточные дескрипторы
1:13:22
Следующая секция начнется через 19:53
14. Обучение представлений. Triplet-loss
Свернуть таймкоды
Конспект лекции
Лекция 5. Развитие нейросетевых методов
1 / Загрузка