Лекция 7. Задача сегментации
- 00:101. Извлечение объекта. Сегментация без учителя
- 02:252. Семантическая сегментация
- 03:383. Сегментация экземпляров
- 04:554. Паноптическая сегментация
- 06:105. Оценка точности сегментации
- 07:256. Интерактивная сегментация
- 11:107. Формализация задачи и графическая модель
- 14:538. Факторизация совместного распределения. Теорема Хаммерсли-Клиффорда
- 15:229. Факторы в модели изображения
- 16:2510. Бинарная сегментация
- 22:0511. Минимальный разрез сети
- 26:1512. GrabCut удаление фона. Итеративные разрезы графов
- 29:0513. Визуализация сегментации. Суперпиксели
- 32:1614. Пресегментация через кластеризацию
- 45:1515. Алгоритм SLIC
- 47:4216. Семантическая сегментация CRF
- 50:5517. Плотносвязные CRF. Билатеральная фильтрация
- 56:2618. Нейросетевые модели для сегментации
- 01:00:2019. Транспонированная свертка
- 01:03:1020. Полносверточные сети
- 01:06:3221. U-Net
- 01:07:5022. Hourglass
- 01:18:0323. RefineNet. Light RefineNet
- 01:23:0024. Deep GrabCut
- 01:25:1825. Mask R-CNN
- 01:28:1026. Задача нахождения ключевых точек
