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

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